MLOps: otimize a implantação de modelos de Machine Learning na empresa

Os modelos de Machine Learning fazem parte da transformação digital que as empresas de todo o mundo têm passado. Com eles, é possível otimizar processos, automatizar tarefas consideradas repetitivas, além de impulsionar a tomada de decisões com base em dados.

Vale destacar que apesar do seu potencial, a implantação e a gestão destes modelos acabam se revelando grandes desafios para as empresas. Afinal, nesse processo podem surgir problemas com a integração com sistemas já existentes, com a escalabilidade e com a garantia da qualidade dessas tecnologias. E é aí que surge o Machine Learning Operations, o MLOps. 

Neste artigo, falaremos mais sobre esse assunto, mostrando o papel dessa tecnologia, para que ela serve e como deve ser implementada. Acompanhe!

O que é MLOps e para que serve

O termo MLOps quer dizer Machine Learning Operations, que em português significa Operações de Aprendizado de Máquina. Em resumo, MLOps têm o objetivo de colocar os modelos de aprendizado de máquina em produção, deixando o processo de manutenção e monitoramento mais simples.

Diversas equipes da área de tecnologia acabam contribuindo de forma colaborativa graças ao MLOps. Dentre esses profissionais estão os engenheiros, os DevOps, os data scientists e os colaboradores de TI.

Portanto, MLOps serve para melhorar as soluções da área de Machine Learning e de inteligência artificial, visto que esse modelo permite que seja realizada a implementação de CI/CD (integração e implantação contínuas).

Qual a diferença entre MLOps e DevOps?

DevOps e MLOps são práticas interligadas, mas com focos distintos. DevOps combina desenvolvimento de software e operações de TI para agilizar a entrega de sistemas e melhorar a qualidade do software, enfatizando automação dos processos, colaboração entre equipes e monitoramento constante.

Em contrapartida, MLOps é uma extensão de DevOps voltada para projetos de aprendizado de máquina e envolve a integração de modelos de ML no desenvolvimento e produção, cobrindo todo o ciclo de vida dos modelos, desde a coleta de dados e treinamento até a implantação e monitoramento.

Ou seja, enquanto DevOps se concentra na entrega de software, MLOps adapta esses princípios para gerenciar modelos de aprendizado de máquina.

Quais os benefícios do MLOps?

Implementar o MLOps é uma ação que traz uma série de vantagens às empresas. Afinal, o Machine Learning é muito importante para que as companhias consigam tomar decisões baseadas em dados.  Veja abaixo alguns dos principais benefícios dos MLOps.

Melhora da produtividade

Se você deseja aumentar a produtividade dos seus modelos de aprendizado de máquina, o uso das práticas de MLOps é a chave para isso. Um exemplo disso é que você pode tornar padrão um ambiente de desenvolvimento. 

Com isso, a equipe de engenheiros de Machine Learning podem fazer o lançamento de projetos novos ou reutilizar modelos já existentes nas demais aplicações.

Mais eficiência na implantação de modelos

Outra grande vantagem é que os engenheiros têm a possibilidade de fazer um monitoramento na performance dos modelos. Com isso, fica mais fácil solucionar os problemas que podem surgir. Além disso, esses profissionais podem gerenciar os modelos disponíveis, escolhendo a opção ideal para cada caso.

Escalabilidade

Um benefício importante do MLOps é a sua escalabilidade com relação às operações de Machine Learning. Algumas práticas permitem um aumento na capacidade de lidar com volumes maiores de modelos de dados. 

Dentre essas práticas estão: gerenciamento de recursos de computação de forma dinâmica, automação de pipelines de treinamento e implantação, entre outros.

Mitigação de riscos

Graças ao MLOps é possível ter uma redução dos riscos ligados à implantação de modelos de aprendizado de máquina. Com a utilização de testes automatizados, por exemplo, as equipes passam a poder identificar e resolver quaisquer falhas que possam surgir e impactar de forma negativa os processos de negócios. 

Esse é um benefício que promove uma confiança maior na utilização dos modelos, garantindo resultados mais confiáveis.

Governança e conformidade

Cada vez mais há uma preocupação com a privacidade dos dados, regulamentada por meio da LGPD e da GDPR. Por isso, na hora de implementar os modelos de Machine Learning, é necessário pensar na conformidade com essas normas.

Nesse caso, o MLOps ajuda a facilitar a adoção de práticas ideais de governança de dados, permitindo que haja a rastreabilidade completa desses modelos, além de uma auditoria transparente dos processos. Essas ações não apenas protegem a integridade dos dados, como também fortalecem a reputação da companhia perante o mercado.

Integração e implantação contínuas (CI/CD)

Com a possibilidade de aplicar princípios de Integração Contínua e Implantação Contínua (CI/CD) ao desenvolvimento de modelos de Machine Learning, o MLOps reduz de forma significativa o tempo necessário para colocar modelos em produção.

Por isso, ao automatizar tarefas como teste de unidade, validação de modelo e implantação incremental, as equipes podem iterar mais rapidamente, respondendo ágil e eficientemente às mudanças nas demandas do mercado e nos requisitos do usuário final.

Quais são os níveis de implementação de MLOps?

Agora é preciso entender como funcionam os níveis de implementação do MLOps, veja:

Nível 0 (operações de ML são manuais e não integradas)

Basicamente, os níveis de implementação de MLOps têm início no 0, onde as operações de aprendizado de máquina são de maneira predominante manuais, além de não serem integradas.

Nesta primeira fase, os modelos são treinados e avaliados de maneira ad-hoc, muitas vezes com o uso de scripts em ambientes de desenvolvimentos isolados, como notebooks, por exemplo.

Vale destacar que não existe automação significativa no ciclo de vida dos modelos. Além disso, a implantação em produção é realizada de forma manual, precisando de escalabilidade e padronização.

O controle de versão dos modelos pode ser rudimentar ou ausente, dificultando a reprodução de experimentos e a colaboração eficiente entre equipes. Outro ponto importante é que o monitoramento e o gerenciamento de modelos são geralmente negligenciados, dependendo de verificações manuais para detecção de problemas.

Em resumo, no Nível 0 de MLOps, há falta de práticas estruturadas e ferramentas automatizadas que são essenciais para garantir a confiabilidade e o desempenho contínuo desses modelos de ML.

Nível 1 (envolve a automação parcial das operações de ML)

Já o nível 1 de implementação do MLOps envolve a automação parcial das operações de ML. Neste estágio, existe uma transição entre os métodos manuais e práticas automatizadas. Entretanto, ainda existem várias operações que são conduzidas manualmente.

Os modelos são treinados usando scripts que podem ser executados em pipelines básicas, permitindo algum nível de automação no processo de treinamento e avaliação. Além disso, a integração com sistemas de controle de versão começa a ser implementada, facilitando o rastreamento das versões dos modelos e o compartilhamento entre equipes.

Outro fator relevante é que a implantação de modelos também começa a ser automatizada em ambientes de desenvolvimento, embora a adoção em ambientes de produção ainda possa ser limitada.

No entanto, o monitoramento contínuo e o gerenciamento de modelos ainda não são totalmente sistematizados no nível 1. O monitoramento pode ser realizado de maneira ad-hoc, com verificações manuais periódicas do desempenho do modelo.

A escalabilidade e a reprodutibilidade dos experimentos começam a ser consideradas, mas não são totalmente garantidas devido à falta de uma pipeline de CI/CD robusta.

Este nível representa um avanço inicial em direção à automação e padronização das práticas de MLOps, mas ainda há espaço significativo para melhorias na eficiência, na confiabilidade e na governança dos modelos de Machine Learning.

Nível 2 (automação completa e integração contínua das operações de ML)

A implementação de MLOps no nível 2 avança em direção à automação completa e integração das operações de ML. Aqui, existe a adoção mais completa de pipelines de CI/CD dedicadas aos modelos de aprendizado de máquina, que vão desde o treinamento até a implantação e monitoramento constante.

É importante ressaltar que as etapas de treinamento e avaliação dos modelos são completamente automatizadas. Elas utilizam ferramentas e infraestrutura que permitem a reprodutibilidade dos experimentos. O processo inclui a integração com sistemas de gerenciamento de configuração e orquestração de containers.

A implantação em ambientes de produção é automatizada, fazendo com que as versões dos modelos sejam implementadas de forma segura. O monitoramento é contínuo, fornecendo métricas e alertas que servem para detectar desvios ou problemas operacionais em tempo real.

O Nível 2 de MLOps é considerado um estágio avançado de maturidade, onde a automação completa e a integração contínua permitem maior eficiência, confiabilidade e escalabilidade no ciclo de vida dos modelos de Machine Learning dentro de ambientes operacionais.

Quais são as boas práticas recomendadas para MLOps

Agora que você já conhece os níveis de implantação do MLOps, que tal entender quais são as práticas mais recomendadas para esse modelo? Confira:

Estrutura bem definida do projeto

Primeiramente, organize a base de código com uso de uma estrutura de pastas que seja consistente. Além disso, adote convenções de nomenclatura claras, padronizando formatos de arquivos. Vale ressaltar que isso facilita a navegação, colaboração entre as equipes e a manutenção ao longo do ciclo de vida do projeto.

Escolha das ferramentas de ML

As escolhas das ferramentas adequadas para cada estágio do fluxo de trabalho também são muito importantes. Faça isso desde a preparação dos dados até a implantação dos modelos. Para otimizar a consistência do processo e sua eficiência, o ideal é apostar em ferramentas como frameworks de ML, plataformas de automação, entre outros.

Automação de processos

Faça a automação de tarefas consideradas chave, como a preparação de dados, treinamento de modelos, implantação em produção e monitoramento constante. Essas ações aceleram o ciclo de desenvolvimento, além de garantir consistência e redução de erros humanos durante o processo inteiro.

Incentivo à experimentação e rastreamento

Promova um ambiente de experimentação controlada, registrando e rastreando todos os experimentos de Machine Learning realizados. Com isso, fica mais fácil obter colaboração entre os membros da equipe e na reprodutibilidade dos resultados.

Garantia de reprodutibilidade

Outra questão importante é utilizar o controle de versão para código e dados. Ademais, adote técnicas de conteinerização para garantir a consistência e reprodutibilidade dos ambientes de desenvolvimento, teste e produção. Essa é uma boa maneira de evitar discrepâncias que possam surgir por conta das diferenças de configuração entre ambientes.

Validação de conjuntos de dados

Faça verificações rigorosas de qualidade nos conjuntos de dados utilizados, garantindo precisão, completude e relevância. Divida os dados de forma adequada para treinamento, validação e testes, assegurando que o modelo seja completo e generalizável para diferentes cenários.

Monitoramento contínuo e testes

Por fim, faça a implementação de testes automatizados ao longo do pipeline de Machine Learning para validar o desempenho do modelo em diferentes estágios. Além disso, estabeleça um sistema de monitoramento contínuo para detectar desvios de desempenho após a implantação e possibilitar ajustes rápidos e eficientes conforme necessário.

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Resumindo

Qual é o objetivo principal do rastreio de experimentos em MLOps?

O principal objetivo em rastrear experimentos em MLOps é contar com um registro de todos os experimentos realizados de Machine Learning. É preciso que esses dados sejam organizados e rastreáveis.

O que significa MLOps?

MLOps, ou Machine Learning Operations, é a prática que integra desenvolvimento, implementação e operação de modelos de aprendizado de máquina (ML). Com foco na automação e monitoramento contínuo, MLOps facilita a gestão eficiente de pipelines de ML, o que assegura a escalabilidade, reprodutibilidade e governança dos modelos em produção.

Quem trabalha com MLOps?

Profissionais que trabalham com MLOps incluem engenheiros de Machine Learning, engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de DevOps. 

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