Com o MLOps, as empresas desfrutam de segurança no deploy de ML para se adaptar ao mundo moderno. Conheça mais sobre o conceito.
Com o aumento do uso de soluções de machine learning nos negócios, os times de TI se depararam com alguns desafios. Um deles é a necessidade latente de construir uma estrutura para escalar a construção dos modelos, bem como implantar de forma segura. Assim, é preciso uma conexão maior entre o time que cuida do desenvolvimento e das operações.
No mercado atual, já temos um conceito para a união entre esses mundos: DevOps. DevOps continua muito quente, mas a inteligência artificial moderna requer ferramentas específicas.
Por isso, profissionais têm pensado em MLOps (Machine Learning Operations), como uma forma de lidar com essas demandas e obter melhor desempenho dos sistemas inteligentes.
Desse modo, garante-se que os algoritmos cumpram sua função com louvor e consigam se manter eficientes depois também. Entenda melhor como funciona o MLOps e saiba como se preparar para uma vaga de cientista de dados!
O que é MLOps?
O MLOps é uma solução específica para organizar a implantação de modelos de machine learning em produção. Ou seja, é uma maneira eficiente de automatizar e padronizar a criação/manutenção dos algoritmos inteligentes, bem como gerenciar o seu ciclo de vida. Com isso, é possível assegurar que eles permaneçam em boa qualidade e ofereçam sempre bom desempenho.
É uma área que conecta machine learning, engenharia de dados e DevOps. Ou, em outros termos, conecta o machine learning com o desenvolvimento de sistemas e o trabalho de infraestrutura e operações.
Fonte: Blog da Nvidia
O machine learning operations nasceu de duas necessidades muito importantes. Primeiro, era necessário construir modelos em escala, que fossem integrados a um produto de software para o uso diário. Afinal, o uso dos algoritmos de ML e dos esforços de Data Science devem sempre gerar um resultado útil para os negócios.
A outra necessidade era a de realizar mudanças específicas no produto e no modelo. Quando cientistas de dados começaram a colocar aplicações de ML em produção, percebiam que rapidamente o sistema perdia valor e acurácia, pois as variáveis do mundo real mudavam, os dados históricos eram atualizados, entre outros fatores de interferência. Então, a aplicação começava a passar por um processo de degradação.
A degradação gerava perda de certeza nas predições, o que representava menos vantagem para quem precisava delas.
Diante disso, pensou-se em uma adaptação do já existente DevOps. O MLOps surge para unificar desenvolvimento e operações no contexto de machine learning, envolvendo também a necessidade de lidar com dados e com o modelo, bem como com parâmetros e com o treinamento.
Desse modo, sempre que algo mudar, o sistema pode ser treinado novamente com novos dados e passar novamente pelo pipeline padronizado e automatizado de construção.
Esse assunto tem muito a ver com as metodologias ágeis e seu uso em projetos de ciência de dados. A flexibilidade de um mundo cada vez mais amparado por métodos ágeis chegou às pessoas cientistas de dados com o MLOps. Com essa estratégia, é possível fazer sempre mudanças incrementais e iterativas, com foco em automação e em testes contínuos que garantem a consistência.
Como funcionam as integrações contínuas em MLOps?
No MLOps, assim como no DevOps, temos duas siglas importantes: CI (integração contínua) e CD (entrega contínua). Segundo André Barbosa, cientista de dados da Quinto Andar, os três processos mais relevantes dentro do MLOps incluem CD, CI e treinamento de modelos de maneira automatizada.
O processo em um pipeline de MLOps segue uma lógica similar a um processo comum de construção de um projeto de ML, só que com algumas etapas adicionais. A diferença principal é a sua natureza iterativa, o que está intimamente ligada à ideia de integração contínua. Ou seja, é um processo cíclico que sempre volta a uma etapa anterior e recomeça algumas etapas.
Fonte: Arrikto
Tudo começa com a coleta e preparação dos dados. Nesse momento, a pessoa engenheira de dados detém uma importante participação. Temos a extração de features e o desenvolvimento do modelo propriamente dito. Em seguida, vêm os testes e a validação daquele modelo.
A próxima etapa é o deploy do sistema para a produção. Na etapa do deploy, temos um conceito novo: o de monitoramento contínuo. No MLOps, monitoram-se características típicas de um sistema em produção, como erros, tráfego e latência. Além disso, é preciso manter um olhar atento ao desempenho do modelo, em termos de precisão e acurácia.
Caso seja necessário realizar alguma mudança, como quando o algoritmo perde em desempenho, o sistema volta à etapa de treinamento e validação, só que essas tarefas são automatizadas.
O modelo e os dados passam por uma nova série de testes para validação. Então, as mudanças são integradas no pipeline pela integração contínua, que também conecta o algoritmo de ML ao sistema maior do qual ele faz parte.
Fonte: Blog da Nvidia
Aqui, cabe ressaltar algumas diferenças da abordagem do DevOps. Nele, é preciso atentar apenas a uma noção de versionamento do código-fonte. No MLOps, por outro lado, temos que falar em versionamento do modelo e dos dados. Também pode existir uma divisão entre um pipeline de treinamento e de predição no caso de MLOps, para garantir um resultado ainda mais eficiente.
Fonte: Geniusee
Área de MLOps
É importante destacar que o MLOps não é somente uma estratégia para escalar modelos e sistemas, é também uma área inteira de especialização. Não só uma área, como uma das principais carreiras em destaque agora. Pessoas da área podem focar nesse tipo de função para aproveitar o fato de que ela é uma tendência atualmente.
Para assegurar a estabilidade de modelos, em uma área tão instável e dinâmica como machine learning, essas abordagens têm ganhado ainda maior importância.
Com a conexão entre desenvolvimento ágil e ciência de dados se tornando também uma tendência em si, em que algoritmos inteligentes são integrados a uma lógica de engenharia de software, é importante atentar para as oportunidades que serão abertas nesse campo.
Por ser uma pessoa que condensa conhecimentos de programação e de operações, especialistas em MLOps tendem a ser versáteis e peças fundamentais para empresas que lidam com ML. Principalmente para empresas que lidam com muitos produtos que usam inteligência artificial.
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O MLOps é essencial para superar desafios comuns quando se constrói soluções de ML e de Ciência de Dados: a degradação de modelos e os erros na implantação de mudanças dentro no ciclo de vida. Ao gerenciar de forma automatizada e segura, é possível permitir que as aplicações se adaptem ao mundo dinâmico e moderno, de modo que ofereçam sempre o melhor desempenho possível.
Este conteúdo foi importante e útil para você? Então leia mais sobre o deploy de sistemas de software.
