Você conhece algum cientista de dados ou engenheiro de machine learning (ML) que não gostaria de aumentar o ritmo de desenvolvimento e produção de modelos? Você conhece equipes que estão colaborando com pura facilidade ao alistar práticas de integração e implantação contínuas em modelos de ML/IA? Não achamos isso.
MLOps, que significa Machine Learning Operations, está sendo usado para ajudar a simplificar o fluxo de trabalho de levar modelos de machine learning para produção e mantê-los e monitorá-los. MLOps facilita a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de DevOps e profissionais de TI.
O MLOps ajuda as organizações a acelerar a inovação. Ele permite que as equipes lancem novos projetos mais facilmente, atribuam cientistas de dados a diferentes projetos de forma mais suave, ajudem com o rastreamento de experimentos e o gerenciamento de infraestrutura e simplesmente implementem as melhores práticas para machine learning.
MLOps é especialmente importante para empresas à medida que elas fazem a transição da execução de projetos individuais de inteligência artificial e aprendizado de máquina para o uso de IA e ML para interromper seus negócios em escala. Os princípios de MLOps são baseados na consideração de aspectos específicos de projetos de IA e aprendizado de máquina para auxiliar profissionais a acelerar os prazos de entrega, reduzir defeitos potenciais, bem como tornar a ciência de dados mais produtiva.
Do que é feito o MLOps?
Embora o foco dos MLOps possa variar com base em diferentes projetos de aprendizado de máquina, a maioria das empresas está usando esses princípios de MLOps.
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Preparação e caracterização de dados
- Engenharia
- Treinamento e ajuste de modelos
- Revisão e governança do modelo
- Inferência e serviço de modelo
- Monitoramento de modelo
- Retreinamento automatizado de modelos
Qual é a diferença entre MLOps e DevOps?
Você provavelmente conhece DevOps, mas talvez não MLOps. MLOps consiste basicamente em um conjunto de práticas de engenharia específicas para projetos de aprendizado de máquina, mas que tomam emprestado princípios de DevOps em engenharia de software. DevOps traz uma abordagem rápida, contínua e iterativa para o envio de aplicativos. MLOps então usa os mesmos princípios para levar modelos de aprendizado de máquina para produção. A ideia para ambos é trazer maior qualidade de software, patches e lançamentos mais rápidos e, claro, melhores experiências para o cliente.
Por que o MLOps é necessário e vital?
Não é nenhuma surpresa que produzir modelos de machine learning seja mais fácil dizer do que fazer. O ciclo de vida do machine learning é composto de muitos componentes, incluindo ingestão de dados, preparação, treinamento de modelo, ajuste e implantação, monitoramento de modelo e muito mais. Pode ser difícil manter todos esses processos sincronizados e garantir que estejam alinhados. O MLOps essencialmente compõe as fases de experimentação, iteração e melhoria do ciclo de vida do machine learning.
Explicando os benefícios do MLOps
Se eficiência, escalabilidade e capacidade de reduzir riscos parecem atraentes, MLOps é para você. MLOps pode ajudar equipes de dados com desenvolvimento de modelos mais rápido. Pode ajudá-los a fornecer modelos de ML de maior qualidade, bem como implantar e produzir muito mais rápido.
O MLOps fornece a oportunidade de escalar. Ele facilita a supervisão de toneladas de modelos que precisam ser controlados, gerenciados e monitorados para integração, entrega e implantação contínuas. O MLOps oferece mais colaboração entre equipes de dados, bem como remove conflitos que frequentemente surgem entre DevOps e TI. Ele também pode acelerar lançamentos.
Por fim, ao lidar com modelos de machine learning, os profissionais também precisam ser cautelosos com o escrutínio regulatório. O MLOps oferece mais transparência e tempos de resposta mais rápidos para solicitações regulatórias. Pode valer a pena quando uma empresa precisa tornar a conformidade uma alta prioridade.
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Exemplos de ofertas de MLOps
As empresas que buscam entregar modelos de ML de produção de alto desempenho em escala estão recorrendo a ofertas e parceiros para ajudá-las. Por exemplo, Amazon SageMaker ajuda com MLOps automatizados e otimização de ML/AI. Ele está auxiliando empresas enquanto exploram sua infraestrutura de ML, treinamento de modelo de ML, criação de perfil de ML e muito mais. Por exemplo, A construção de modelos de ML é um processo iterativo com suporte do Amazon SageMaker Experiments. Ele permite que equipes e cientistas de dados rastreiem as entradas e saídas dessas iterações de treinamento ou criação de perfil de modelo para melhorar a repetibilidade de testes e colaboração. Outros também são voltando-se para o ML Flow para ajudá-los, pois fornece uma plataforma de código aberto para o ciclo de vida do ML. A Hystax fornece uma plataforma de código aberto MLOps confiável também.
Independentemente da plataforma ou nuvem que você esteja usando, os profissionais podem alistar MLOps na AWS, MLOps no Azure, MLOps no GCP ou MLOps na nuvem Alibaba; tudo é possível. Quando as empresas gerenciam processos de ML/IA e alistam estratégias para sua governança, elas certamente verão os resultados. Os profissionais devem considerar MLOps para gerenciamento de infraestrutura, assumir MLOps para gerenciamento de dados, obter adesão para MLOps para gestão de modelos, e assim por diante.
O Machine Learning oferece alguns recursos MLOps interessantes, incluindo otimização de modelos e governança de modelos. Ele pode ajudar criando pipelines de machine learning reproduzíveis para ajudar a delinear métodos de preparação, treinamento e pontuação de dados repetíveis e reutilizáveis. Ele também pode criar ambientes de software reutilizáveis para treinamento e implantação de modelos.
Os profissionais agora também podem registrar pacotes e implementar modelos de qualquer lugar. Eles podem acessar dados de governança para o ciclo de vida completo do ML e acompanhar quem está publicando os modelos e por que as alterações estão sendo feitas.
Semelhante ao DevOps, o MLOps pode notificar profissionais e alertá-los sobre ocorrências no ciclo de vida do aprendizado de máquina. Esses alertas podem ser configurados, seja para conclusão de experimento, registro de modelo ou detecção de desvio de dados. Finalmente, além de monitorar e alertar sobre a infraestrutura de aprendizado de máquina, o MLOps permite automação. Os profissionais podem se beneficiar significativamente da automação do ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Eles podem atualizar modelos rapidamente, bem como testar novos modelos.
Quão bom é que suas equipes podem continuamente lançar novos modelos de aprendizado de máquina junto com seus outros aplicativos e serviços?
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