MLOps significa Machine Learning Operations e se refere à prática de implementar o desenvolvimento, implantação, monitoramento e gerenciamento de modelos de ML (machine learning) em ambientes de produção. O principal objetivo do MLOps é fechar a lacuna entre a ciência de dados e as operações de TI aplicando certos princípios e práticas – de DevOps a fluxos de trabalho de ML. No geral, o MLOps envolve a integração de ferramentas e processos para garantir a preparação adequada de dados, treinamento de modelos, testes, validação, implantação e monitoramento, bem como iteração e melhoria contínuas de modelos de ML. O objetivo final da implementação do MLOps é tornar os modelos de ML confiáveis, escaláveis, seguros e econômicos.
Neste artigo, explicaremos a importância do MLOps, forneceremos uma análise aprofundada dos principais desafios relacionados ao processo de MLOps, ou seja, dados, modelos, infraestrutura e pessoas/processos, e abordaremos as possíveis soluções que podem ajudar a enfrentar esses desafios.
A importância dos MLOps
Vamos expandir brevemente a importância dos MLOps do ponto de vista de seus objetivos.
Escalabilidade
O MLOps ajuda a garantir que os modelos de ML sejam capazes de escalar com eficiência e possam lidar com grandes volumes de dados e solicitações de usuários quando necessário. Isso é extremamente importante para aplicativos que exigem tomada de decisão em tempo real ou processamento de fluxos de dados de alta velocidade.
Confiabilidade
Com a ajuda de MLOps, os modelos de ML devem ser confiáveis por todos os meios e entregar resultados consistentes ao longo do tempo. Isso é importante para aplicativos que exigem alta precisão, antes de tudo, detecção de fraudes e manutenção preditiva.
Segurança
Um dos objetivos do MLOps é tornar os modelos de ML seguros e protegidos contra ameaças, incluindo violações de dados, ataques cibernéticos e agentes mal-intencionados que colocam em risco aplicativos que lidam com dados sigilosos ou confidenciais.
Custo-eficiência
O MLOps ajuda a otimizar o uso de recursos como poder de computação, armazenamento e largura de banda de dados ao automatizar processos e reduzir o trabalho manual. Isso pode levar a economias de custo significativas para empresas que dependem de modelos de ML para tomada de decisão e análise.
No geral, o MLOps ajuda as empresas a usar os modelos de ML ao máximo por meio de uma abordagem bem organizada para gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde os estágios iniciais de desenvolvimento até a implantação e manutenção.
Explicação do processo MLOps
Agora é hora de dizer algumas palavras sobre como é o processo MLOps. Não há uma única opinião convencional sobre em quantos estágios o processo MLOps deve ser dividido – alguém o divide condicionalmente em três partes, outros em nove. Para a conveniência do leitor e ao mesmo tempo para chamar a atenção, nós o dividiremos nos quatro estágios seguintes (mais um, sem fim):
- Coleta e preparação de dados;
- Treinamento e Avaliação de Modelos;
- Implantação do modelo;
- Monitoramento e Gestão;
- Melhoria contínua.
Coleta e preparação de dados
Nesta etapa, os dados são coletados e pré-processados para que sejam de alta qualidade, suficientes em quantidade e apropriados para o treinamento dos modelos.
Treinamento e Avaliação de Modelos
Nesta etapa, os modelos de ML são desenvolvidos e treinados com os dados preparados para serem avaliados e testados quanto à precisão, desempenho e robustez.
Implantação do modelo
Esta etapa envolve a implantação dos modelos de ML treinados em ambientes de produção, onde eles podem ser usados para previsões ou análises em tempo real.
Monitoramento e Gestão
Esta etapa envolve monitorar o desempenho dos modelos implantados anteriormente e gerenciá-los para garantir que funcionem conforme o esperado, incluindo a detecção e a resolução de problemas como desvio de dados, decadência do modelo e degradação do desempenho.
Melhoria Contínua
O último estágio lida com a melhoria contínua dos modelos de ML por meio da iteração de dados, modelos e infraestrutura.
Para realizar esses estágios, o MLOps conta com uma variedade de ferramentas e tecnologias, como sistemas de controle de versão, pipelines de integração e implantação contínuas (CI/CD), conteinerização, orquestração e ferramentas de monitoramento. O processo de MLOps também envolve colaboração entre cientistas de dados, operações de TI e stakeholders de negócios para garantir que os modelos de ML atendam às necessidades de todas as partes e se alinhem com os objetivos gerais de negócios.
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Principais desafios do processo MLOps
Desafios relacionados a dados do processo MLOps
Os desafios relacionados a dados são inevitáveis, pois a qualidade e a disponibilidade dos dados afetam significativamente a precisão e o desempenho dos modelos de ML. Por exemplo, a baixa qualidade dos dados provavelmente levará a modelos imprecisos ou tendenciosos que não funcionariam. Para isso, sua equipe de MLOps precisa fazer tudo o que puder para manter os dados limpos e relevantes. Outro problema relacionado a dados está relacionado à privacidade e segurança, que pode ser resolvido implementando protocolos de segurança, controles de acesso e mecanismos de criptografia. Os dados também devem estar facilmente disponíveis em quantidade e qualidade suficientes para garantir a precisão e o desempenho dos modelos de ML.
Desafios relacionados ao modelo
A qualidade e o desempenho dos modelos de ML são diretamente impactados por vários desafios. Primeiro e mais importante, o modelo selecionado deve estar alinhado com o(s) problema(s) que está(ão) sendo resolvido(s) e ter capacidade e flexibilidade suficientes para aprender com os dados. Então, os modelos de ML devem ser transparentes e facilmente interpretáveis, particularmente quando são usados em aplicações sensíveis ou de missão crítica. Outro problema relacionado ao modelo que você deve evitar a todo custo é o overfitting do modelo, que geralmente é uma consequência de problemas relacionados aos dados (falta de dados ou muitos dados ruidosos) e resulta em uma falha em um bom desempenho para todos os tipos de novos dados. Finalmente, seu modelo pode se tornar obsoleto ou ineficaz ao longo do tempo devido a mudanças nos dados ou no ambiente – isso é chamado de desvio do modelo.
Desafios relacionados com a infraestrutura
O que muitos especialistas ignoram ou tomam como certo é a infraestrutura. No entanto, os modelos de ML exigem que uma infraestrutura peculiar e estável seja treinada, testada e implantada de forma adequada. Muitas vezes, os modelos de ML crescem em tamanho e complexidade ao longo do tempo e, subsequentemente, exigem escalabilidade da infraestrutura para lidar com suas demandas cada vez maiores. Além disso, você deve ter em mente que os modelos de ML exigem hardware e software específicos para serem executados com eficiência, daí a importância do gerenciamento adequado de recursos. E, nem é preciso dizer que a infraestrutura deve ser monitorada para garantir que esteja protegida contra falhas do sistema, escassez de recursos ou violações de segurança. Por último, mas não menos importante, os modelos de ML são construídos para uma determinada finalidade, o que significa que devem ser adequadamente implantados e integrados a outros sistemas para fornecer valor comercial - esta é sem dúvida a parte mais importante do MLOps.
Desafios relacionados a pessoas e processos
Agilizar o processo de MLOps exige esforços coordenados de vários especialistas, incluindo cientistas de dados, operações de TI, analistas de negócios e stakeholders em várias equipes. A equipe de MLOps deve atuar como uma ponte entre todos eles para garantir que eles colaborem efetivamente. Então, os MLOps devem criar processos e fluxos de trabalho consistentes e convenientes para ajudar a desenvolver, implantar, governar e gerenciar modelos de ML de forma eficaz.
Conclusão: possíveis soluções para os desafios do MLOps
Vamos encerrar: as equipes de MLOps enfrentam vários desafios, incluindo aqueles relacionados a dados, modelos, infraestrutura, pessoas e processos. Para estarem totalmente armadas e preparadas para lidar com eles, as equipes de MLOps podem usar várias ferramentas e plataformas, como ferramentas de gerenciamento e governança de dados, ferramentas de teste e controle de versão de modelos, plataformas de computação em nuvem e conteinerização, ferramentas de gerenciamento de projetos e ferramentas de comunicação e colaboração.
OptScale, uma plataforma de código aberto MLOps & FinOps, é projetada para engenheiros de ML/IA e dados e ajuda a superar os desafios mais frequentes do processo MLOps. A solução otimiza o desempenho e o custo da infraestrutura de nuvem.
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