Descubra como o MLOps aplica as práticas do DevOps em projetos de Machine Learning para operacionalizar modelos de forma ágil e confiável.

O que é MLOps?

MLOps é um conceito emergente que busca otimizar a operacionalização de modelos de Machine Learning, fornecendo práticas e ferramentas para sua implementação ágil e confiável.

  • MLOps significa Machine Learning Operations, ou Operações de Machine Learning.
  • Objetivo do MLOps é colocar modelos de Machine Learning em produção de forma rápida, confiável e frequente.
  • Evolução do conceito de DevOps aplicado especificamente para projetos de Machine Learning.

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Entendendo o DevOps

DevOps é um conjunto de práticas que integra os times de desenvolvimento e operações para garantir a entrega de software de maneira rápida e confiável.

  • Surge da necessidade de equipes de desenvolvimento e infraestrutura trabalharem de forma integrada.
  • Principais conceitos e práticas incluem Integração e Entrega Contínuas e Infraestrutura Ágil.

Integração e Entrega Contínuas

A Integração Contínua (CI) e a Entrega Contínua (CD) são processos automatizados essenciais para a construção, teste e entrega de aplicações, visando detectar bugs precocemente e liberar novas versões com frequência.

  • CI significa Integração Contínua (Continuous Integration) e CD significa Entrega Contínua (Continuous Delivery).
  • Processo automatizado para build, testes e entrega de aplicações.
  • Objetivo é detectar bugs o mais cedo possível e liberar novas versões com frequência.

Infraestrutura Ágil

A gestão da infraestrutura como código permite a administração de servidores, redes e bancos de dados por meio de código, possibilitando versionamento e reutilização.

  • Infraestrutura como Código: Gerenciar a infraestrutura por meio de código, permitindo versionamento e reutilização.

O que é DevOps?

DevOps é uma abordagem que visa integrar desenvolvimento e operações, promovendo a automação e monitoramento em todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de software.

  • Automação de processos de desenvolvimento, teste e implantação de software
  • Uso de containers para empacotar aplicações e suas dependências de forma isolada e portátil
  • Monitoramento da aplicação, infraestrutura e pipelines para detecção rápida de problemas
  • Colaboração entre equipes multifuncionais ao longo do ciclo de vida da aplicação

Monitoramento e Logs

Monitorar a aplicação, infraestrutura e pipelines para detectar problemas rapidamente, além de centralizar logs para facilitar o debug e a auditoria do sistema.

  • Detecção rápida de problemas na aplicação e infraestrutura
  • Centralização de logs para facilitar o debug e a auditoria do sistema

Colaboração entre Equipes

Times multifuncionais trabalhando juntos durante todo o ciclo de vida da aplicação, promovendo o compartilhamento de conhecimento entre desenvolvedores, operadores e outros times.

  • Trabalho conjunto de equipes multifuncionais ao longo do ciclo de vida da aplicação
  • Compartilhamento de conhecimento entre diferentes times

MLOps: A Aplicação no Contexto de DevOps

O MLOps aplica os princípios do DevOps em projetos de Machine Learning, trazendo processos, ferramentas e práticas para colocar modelos de ML em produção rapidamente.

  • Aplicação de processos, ferramentas e práticas do DevOps em projetos de Machine Learning
  • Rápida implementação de modelos de ML em produção

Desafios Únicos dos Modelos de ML

Os modelos de ML possuem desafios únicos que precisam ser endereçados, tais como a qualidade e representatividade dos dados, monitoramento de algoritmos e demanda por infraestrutura computacional intensiva.

  • Monitoramento da qualidade e representatividade dos dados
  • Detecção de decaimento no desempenho dos algoritmos
  • Escalabilidade da infraestrutura para demandas computacionais intensivas

Implementação do MLOps

O MLOps lida com os desafios dos modelos de ML adicionando etapas específicas às pipelines do DevOps, como a validação de dados e o treinamento de modelos.

  • Análise de qualidade dos dados
  • Detecção de dados desbalanceados, missing values, outliers
  • Automação de hiperparâmetro tuning, treinamento e seleção de modelos

Avaliar Modelos

A etapa de avaliação de modelos em MLOps é crucial para garantir que os modelos de machine learning estão performando conforme o esperado e atendendo aos requisitos de negócio. Durante essa fase, diversas métricas de desempenho são utilizadas, tais como acurácia, precisão e recall. Além disso, testes A/B são realizados para comparar o desempenho de diferentes versões do modelo. Monitorar o desempenho e concept drift em produção é essencial para identificar possíveis desvios e garantir a eficácia contínua dos modelos.

  • Utilização de métricas de desempenho como acurácia, precisão e recall
  • Realização de testes A/B para comparar desempenho de diferentes versões do modelo
  • Monitoramento do desempenho e concept drift em produção

Gerenciar Modelos

O gerenciamento de modelos no contexto de MLOps envolve o versionamento de modelos, o registro da linhagem e metadados dos modelos, e a facilitação da comparação entre diferentes versões. O versionamento de modelos é fundamental para acompanhar as alterações ao longo do tempo e garantir a rastreabilidade. Além disso, o registro da linhagem e metadados dos modelos permite uma compreensão mais profunda do processo de desenvolvimento e evolução dos modelos, enquanto a comparação entre modelos auxilia na seleção da melhor solução para implantação.

  • Versionamento de modelos para acompanhar as alterações ao longo do tempo
  • Registro da linhagem e metadados dos modelos para compreensão do processo de desenvolvimento
  • Facilitação da comparação entre diferentes versões de modelos

Implantar Modelos

A etapa de implantação de modelos em MLOps envolve a preparação dos modelos e suas dependências para um deploy reproduzível, a criação de APIs para servir predições em tempo real e o escalonamento da inferência com clusters Kubernetes e serviços serverless. Empacotar os modelos de forma adequada e criar APIs eficientes são aspectos críticos para garantir a disponibilidade e eficácia das predições. Além disso, o escalonamento da inferência é essencial para lidar com cargas de trabalho variáveis e garantir a escalabilidade do sistema.

  • Preparação dos modelos e suas dependências para um deploy reproduzível
  • Criação de APIs para servir predições em tempo real
  • Escalonamento da inferência com clusters Kubernetes e serviços serverless

Principais Ferramentas de MLOps

No contexto de MLOps, diversas ferramentas são utilizadas para implementar pipelines de machine learning de forma eficiente. Entre as ferramentas populares estão o Kubeflow, que é uma plataforma open source do Kubernetes para gerenciar pipelines de ML, o MLflow, uma biblioteca do Databricks para gerenciar o ciclo de vida de modelos de ML, o Amazon SageMaker, um serviço de ML da AWS com capacidades de MLOps integradas, e o Azure Machine Learning, uma plataforma de ML da Microsoft com recursos de MLOps. Além disso, ferramentas genéricas de DevOps como Jenkins, Airflow e GitLab também são comumente utilizadas para construir pipelines de CI/CD para modelos de ML.

  • Kubeflow: plataforma open source do Kubernetes para gerenciar pipelines de ML
  • MLflow: biblioteca do Databricks para gerenciar ciclo de vida de modelos de ML
  • Amazon SageMaker: serviço de ML da AWS com capacidades de MLOps integradas
  • Azure Machine Learning: plataforma de ML da Microsoft com recursos de MLOps
  • Utilização de ferramentas genéricas de DevOps como Jenkins, Airflow e GitLab para construir pipelines de CI/CD para modelos de ML

Conclusão

O MLOps traz agilidade e confiabilidade para a produção de modelos de ML, integrando as melhores práticas de DevOps. Adote uma mentalidade orientada a pipelines e produção desde o início para obter valor de negócio mais rapidamente.