O que é MLOps?

As operações de machine learning (MLOps) são um conjunto de práticas que simplificam o desenvolvimento, a implantação e a manutenção contínua de modelos e fluxos de trabalho de machine learning. Um subcampo da inteligência artificial (IA), o MLOps está na interseção de machine learning (ML), operações de desenvolvimento (DevOps) e engenharia de dados. Combina o desenvolvimento completo de modelos de machine learning com a implementação e as operações do sistema de machine learning. Essa prática é um esforço colaborativo entre cientistas de dados, engenheiros de DevOps e TI, garantindo que os sistemas de machine learning sejam confiáveis, seguros e escaláveis.

Os sistemas de machine learning agora são onipresentes na maioria das práticas tecnológicas. Permitem análises preditivas, automatizam a tomada de decisões e ajudam a impulsionar a produtividade e a inovação em todos os setores por meio do papel que desempenham em tudo, desde observabilidade até segurança cibernética e personalizações. A implantação de modelos de machine learning requer um framework operacional robusto, e é aí que entra o MLOps.

O que é machine learning?

Machine learning é um ramo da IA que depende de dados e algoritmos para permitir que os computadores aprendam e melhorem sem programação explícita, semelhante à forma como os humanos aprendem. Os algoritmos de machine learning processam grandes quantidades de dados para descobrir padrões. Isso os treina para fazer previsões ou tomar decisões precisas quando consultados.

Os algoritmos de machine learning são usados em uma variedade de aplicações, incluindo mecanismos de recomendação, automação de alertas, detecção de fraudes, processamento de linguagem natural e muito mais. Como os volumes de dados continuam a aumentar, os sistemas de aprendizado de máquina ajudam empresas de todos os tamanhos a automatizar determinadas tarefas, lidar com seus dados, crescer e inovar.

O que é um framework de MLOps?

Um framework de MLOps permite que os sistemas de machine learning sejam desenvolvidos e implantados nas organizações. O ciclo de vida do MLOps começa com a preparação de dados. Esses dados são, então, inseridos em um modelo de machine learning para treiná-lo e validá-lo. Em seguida, o modelo é implantado, monitorado e treinado novamente, usando os princípios do DevOps de integração e implantação contínuas (CI/CD), testes automatizados, controle de versão, monitoramento de modelos e governança de dados. O objetivo do MLOps é tornar o ciclo de vida do modelo de machine learning mais eficiente, escalável e seguro.

O papel do MLOps no desenvolvimento de software

No desenvolvimento de software, o MLOps ajuda a unificar o ciclo de lançamento de aplicações de software e machine learning. O MLOps desempenha um papel crucial na integração de modelos de machine learning em sistemas de produção. Embora o desenvolvimento tradicional de software se concentre no código, os modelos de machine learning também exigem um gerenciamento cuidadoso de dados, algoritmos e recursos computacionais. Fornecendo uma abordagem estruturada para implantação, monitoramento e iteração de modelos, o MLOps garante que os modelos de machine learning possam ser implantados junto com o software tradicional, com desempenho consistente e tempo de inatividade mínimo.

Interseção com observabilidade, segurança cibernética e personalizações

O MLOps se cruza com observabilidade, segurança cibernética e personalizações em duas frentes. A observabilidade, a segurança cibernética e as personalizações dependem dos recursos de machine learning para uma variedade de tarefas, incluindo automação de alertas, analítica preditiva, planejamento e otimização. Por outro lado, o MLOps depende da observabilidade, da segurança cibernética e das personalizações para fornecer todas as vantagens dos modelos de machine learning às organizações.

• Observabilidade: aplicadas ao MLOps, as práticas de observabilidade ajudam a detectar problemas como desvio de dados e degradação de modelo, que podem afetar a precisão e a confiabilidade das previsões.
• Segurança cibernética: como qualquer aspecto de um ecossistema digital, o pipeline do MLOps pode ser vulnerável a uma variedade de ameaças. Implementar práticas de segurança cibernética no ciclo de vida do MLOPs significa proteger os dados, validar a integridade dos dados e implementar controles de acesso robustos para proteger os modelos.
• Personalizações: no MLOps, as personalizações envolvem a adaptação do pipeline de ML, da seleção e pré-processamento de dados à seleção de modelos e estratégias de implantação, para atender a problemas comerciais específicos ou regulamentações do setor. Ao integrar personalizações ao fluxo de trabalho do MLOps, as organizações garantem que suas soluções de machine learning não apenas atendam às suas necessidades, mas também estejam em conformidade com os padrões e as práticas recomendadas do setor.

Entender a interseção entre observabilidade, segurança cibernética, personalizações e MLOPs leva a melhores resultados: precisão, segurança e confiabilidade do modelo.

O ciclo de vida do MLOps inclui vários componentes que facilitam a iteração e a implantação bem-sucedidas de modelos de machine learning. Esses componentes incluem integração contínua, preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento e avaliação de modelos, implantação, monitoramento e governança.

Integração contínua

A integração contínua (CI) é uma prática básica de DevOps que envolve automatizar a integração de alterações de código e mesclá-las ao código-fonte. No contexto dos projetos de machine learning, a integração contínua também inclui a integração automatizada de alterações nos dados e modelos. A prática da CI garante que os modelos de machine learning sejam sempre implantáveis e funcionem de maneira confiável.

Preparação de dados e engenharia de recursos

O primeiro componente-chave do MLOps é a preparação de dados. Envolve a limpeza, a transformação e a organização de dados brutos em um formato adequado para os objetivos do modelo de machine learning. A preparação de dados também pode incluir processos como agregação e limpeza de duplicatas.

A engenharia de recursos é uma extensão do processo de preparação de dados e envolve a transformação de dados brutos em recursos que são usados no machine learning supervisionado, ou seja, no treinamento. Os recursos são novas variáveis que ajudam o modelo a criar relações entre os pontos de dados e, por fim, a produzir previsões. A engenharia de recursos tem um impacto direto na precisão de um modelo de machine learning.

Treinamento, ajuste e avaliação de modelos

O treinamento de modelos é o processo de inserir dados em algoritmos para que o algoritmo consiga mapear relacionamentos ou padrões nos dados e, eventualmente, produzir previsões. O treinamento pode ser supervisionado, não supervisionado ou semissupervisionado. O aprendizado supervisionado requer conjuntos de dados rotulados, enquanto os modelos de aprendizado não supervisionado não. O aprendizado semissupervisionado depende de conjuntos de dados rotulados e não rotulados para treinar um algoritmo.

O ajuste de um modelo é o processo de aprimoramento do desempenho de um modelo, ajustando os hiperparâmetros do modelo. Os hiperparâmetros são os valores de "nível superior" ou de encapsulamento que controlam o processo de aprendizagem de um modelo.

Avaliar o modelo significa testá-lo com novos dados e validá-lo para o caso de uso pretendido. Isso garante que o modelo esteja funcionando como pretendido antes de ser implantado.

Implantação do modelo

Depois de ser treinado e validado, o modelo de machine learning é implantado em um ambiente de produção, onde processa novos dados para fazer previsões em tempo real. Parte do processo de implantação envolve monitoramento contínuo para garantir que o modelo esteja funcionando conforme o esperado sob carga.

Monitoramento e observabilidade contínuos

As práticas de observabilidade ajudam a monitorar o desempenho de um modelo com base em métricas como precisão de previsão, latência e integridade do sistema. A observabilidade também ajuda a ter uma visão mais ampla da integração do modelo em um ecossistema, rastreando o uso de recursos e a dívida técnica. Isso, por sua vez, permite que engenheiros ajustem o modelo para melhorar o desempenho geral do sistema.

Gerenciamento centrado em dados e desvio de dados

O gerenciamento centrado em dados é um componente importante do MLOps que se concentra em manter a qualidade e a consistência dos dados usados em projetos de machine learning. Quando as propriedades estatísticas e as características dos dados de entrada mudam, o desempenho de um modelo pode se degradar. Isso é desvio de dados. O monitoramento do desvio de dados é necessário para garantir o desempenho ideal do modelo, mas também para assegurar que a integridade dos dados não seja comprometida.

Experimentação

Um problema de negócios pode ter várias soluções de machine learning. Entender qual modelo se adequa a um determinado problema de negócios em um ambiente específico requer experimentação. Como no DevOps, este é um princípio fundamental no MLOps: a abordagem para a solução de problemas é iterativa e busca a melhoria contínua.

Governança

Onde há dados, há governança. Todas as organizações estão sujeitas a políticas e procedimentos que garantem a conformidade com os requisitos regulamentares e padrões éticos. O monitoramento do pipeline de MLOps inclui o rastreamento de experimentos e o gerenciamento de versões de modelos para garantir que os modelos de linguagem de máquina atendam aos requisitos regulatórios.

Embora crucial para o gerenciamento de projetos de machine learning, o MLOps pode ser desafiador do ponto de vista de custo, pessoal e recursos.

Custos de configuração inicial

A configuração inicial do MLOps tem custos significativos: as organizações precisam investir na infraestrutura, nas ferramentas e nas pessoas certas. Depois que esses recursos são adquiridos, as organizações também lidam com os desafios de custo relacionados ao tempo, já que a preparação inicial dos dados pode ser um processo demorado e caro.

Seleção de ferramentas

Encontrar as ferramentas certas para um projeto de machine learning requer experiência e tempo. Dada a ampla gama de opções, você deve ter em mente a escalabilidade, os recursos de integração e a facilidade de uso.

Requisitos de habilidade

O MLOps é um processo colaborativo que depende da experiência de cientistas de dados, engenheiros e profissionais de TI. A criação e o gerenciamento de modelos de machine learning requerem um conjunto de habilidades especializadas, de modo que as organizações precisarão investir em pessoal e treinamento de alto nível.

Manutenção e escalabilidade

Manter um pipeline de MLOps pode ser complexo, especialmente se as organizações aumentarem o número de modelos e fontes de dados. A escalabilidade dos modelos de aprendizado de máquina pode consumir muitos recursos, tanto para funcionários quanto para sistemas. Encontrar a plataforma e o conjunto de ferramentas certos pode fazer toda a diferença.

Os benefícios do MLOps podem explicar por que as integrações de machine learning são tão procuradas. O MLOps oferece às organizações maior observabilidade, segurança cibernética aprimorada, maior eficiência e uso mais fácil do modelo.

Observabilidade aprimorada

O MLOps integra o monitoramento em seus processos, que por sua vez fornecem dados adicionais importantes às ferramentas de observabilidade. Com o monitoramento do desempenho e do uso de recursos, as organizações têm uma imagem mais clara de suas operações.

Segurança cibernética melhorada

Integrando práticas de segurança ao ciclo de desenvolvimento de modelos de machine learning, o MLOps garante uma segurança cibernética aprimorada como um todo.

Eficiência aumentada

O MLOps fornece a cientistas de dados, engenheiros de DevOps e equipes de TI um framework confiável para a implantação e integração de modelos de machine learning. Junto com a automação, isso resulta em maior eficiência: as equipes podem trabalhar mais rápido e com maior agilidade.

Facilidade de uso

As práticas de MLOps simplificam o gerenciamento dos modelos de machine learning, facilitando para as organizações a implantação e manutenção de modelos em escala. Como resultado, o MLOps reduz a carga sobre cientistas de dados, engenheiros de DevOps e equipes de TI, permitindo que se concentrem em iniciativas mais estratégicas.

A adesão às práticas recomendadas do MLOps é fundamental para a implementação eficaz de modelos de machine learning em sistemas. As práticas recomendadas do MLOps incluem a automatização de tarefas, a implementação de treinamento e validação contínuos e o monitoramento do desempenho do modelo e da qualidade dos dados.

Estratégias de implementação

Uma estratégia de implementação fundamental do MLOps é a automação. Com a automatização do maior número possível de partes do pipeline do MLOps — preparação de dados, treinamento de modelos, implantação e monitoramento — engenheiros podem reduzir os erros manuais, acelerar o ciclo de vida do MLOPs e se concentrar em tarefas estratégicas.

Oportunidades de otimização

Em um ciclo de vida de MLOps, há muitas oportunidades de otimização, especialmente no desempenho do modelo e no uso de recursos. Com o monitoramento contínuo dos modelos de aprendizado de máquina, engenheiros podem identificar oportunidades de otimização e abordá-las por meio de treinamento e validação. O monitoramento do desempenho ajuda a identificar e solucionar problemas como gargalos de latência ou throughput. A busca ativa por otimização também garante que os modelos permaneçam precisos e produzam resultados relevantes.

Risco e conformidade

No contexto do MLOps, o gerenciamento de riscos envolve a implementação de protocolos de segurança robustos, a realização de auditorias regulares e a manutenção de documentação abrangente de todos os processos de machine learning. Com o controle da linhagem e das versões do modelo, as organizações podem garantir que estão cumprindo os requisitos regulamentares e que seus sistemas de machine learning estão seguros.

Requisitos de observabilidade

No MLOps, a observabilidade é essencial para manter o desempenho ideal do modelo. As ferramentas de observabilidade devem monitorar o desvio de dados, a precisão do modelo, a imparcialidade e a tendência, bem como as métricas em nível de sistema, como latência e throughput. As práticas de observabilidade também esclarecem como o ciclo de vida do MLOps se integra ao ciclo de DevOps, bem como o impacto que tem nos resultados comerciais.

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