Boas Práticas para Manutenção e Versionamento de Modelos de Machine Learning

Conheça as melhores práticas para gerenciar e evoluir modelos de machine learning de forma organizada e eficiente. Este artigo aborda boas práticas para o planejamento de manutenção e versionamento de modelos de machine learning, discutindo diferentes tipos de manutenção, estruturas recomendadas para repositórios, conceitos de Git Flow para versionamento e a importância da integração contínua e deploy contínuo (CI/CD).

Planejamento de Manutenção e Versionamento de Modelos de Machine Learning

Neste artigo, abordaremos boas práticas para o planejamento de manutenção e versionamento de modelos de machine learning.

• Importância do planejamento de manutenção e versionamento de modelos de machine learning.
• Como a organização do código em repositórios pode facilitar a gestão dos modelos de ML.
• Conceito de Git Flow para versionamento de modelos.
• Integração e deploy contínuos (CI/CD) para automatizar pipelines de atualizações em produção.

Tipos de Manutenção de Modelos

Durante o ciclo de vida de um modelo de machine learning, diferentes tipos de manutenção podem ser necessários. É importante entender quando e por que cada tipo ocorre para que seja possível se planejar adequadamente.

• Manutenção programada e sua importância para modelos de ML.
• Exemplos de manutenção programada, como retreinamento periódico e deploy de nova versão.
• Manutenção não programada e como lidar com problemas inesperados nos modelos.
• A importância do monitoramento para detectar problemas antes que impactem os usuários.

Manutenção Programada

Manutenção programada ocorre em intervalos regulares previamente definidos. Alguns exemplos incluem:

• Retreinamento periódico para modelos que dependem de dados recentes.
• Atualização de versão da API e suas implicações nos modelos.
• Lançamentos agendados de novas versões com melhorias ou correções.

Manutenção Não Programada

Manutenção não programada ocorre de forma inesperada devido a problemas ou necessidades de negócio. Alguns exemplos:

• Cenários críticos em que o modelo apresenta erros ou inconsistências.
• Alertas de monitoramento como forma de detectar problemas rapidamente.
• Correção de bugs e erros inesperados nos modelos.
• Necessidade de atualização reativa dos modelos diante de mudanças no mundo e nos dados.

Boas Práticas para Repositórios de Código

Para facilitar a manutenção e versionamento de modelos de machine learning, é essencial seguir boas práticas na organização do código em repositórios.

• Ter uma estrutura consistente de pastas no repositório ajuda na organização e facilita a colaboração entre times
• Pastas comuns incluem: src, tests, notebooks, data, models e docs
• Rastrear a linhagem do modelo com metadados é essencial para replicabilidade e auditoria
• Facilitar a reprodução de experimentos por outros cientistas ou em novos ambientes é crucial
• Ter um readme padrão para todos os repositórios explicando o propósito, como utilizar e contribuir é altamente recomendado
• Seguir boas práticas do Git, como commits pequenos e bem descritos, pull requests, branches temáticas e code> review é fundamental

Git Flow para Controle de Versões

O Git Flow é uma abordagem popular para gerenciar branches no Git e controlar versões de software.

• A branch main contém o histórico oficial de versões de produção do projeto
• Feature Branches são criadas a partir da main onde se desenvolvem novos recursos ou fazem experimentos significativos
• Release Branches são criadas para preparar uma versão de produção, onde finalizam-se ajustes menores e atualiza-se documentações

Versionamento de Código com Git Flow

Incrementa-se o número da versão antes de mesclar as mudanças à `main` para criar uma tag de versão. As branches criadas diretamente da `main` para resolver bugs críticos de produção permitem desenvolver novos recursos de forma isolada sem afetar a estabilidade da `main` e corrigir rapidamente problemas críticos em produção. O Git Flow é bastante utilizado no desenvolvimento de software e também se aplica muito bem para versionar modelos de machine learning.

• Incrementar o número da versão antes de mesclar as mudanças à `main` para criar uma tag de versão
• Utilizar branches para resolver bugs críticos de produção
• Desenvolver novos recursos de forma isolada sem afetar a estabilidade da `main`
• Corrigir rapidamente problemas críticos em produção
• Aplicar o Git Flow para versionar modelos de machine learning

Integração Contínua e Deploy Contínuo (CI/CD)

CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery ou Deployment) é uma prática recomendada para automatizar builds, testes e deploy de aplicações. A ideia básica é que sempre que novo código é mesclado na branch principal do repositório, uma pipeline automatizada é acionada para construir e testar o código, executar a bateria de testes (unitários e integração), construir o modelo ou serviço, disponibilizar o novo modelo ou funcionalidade em ambiente de teste e implantar o modelo/código em produção.

• Automatizar builds, testes e deploy de aplicações
• Utilizar pipelines automatizadas para construir e testar o código
• Executar bateria de testes (unitários e integração)
• Disponibilizar novos modelos ou funcionalidades em ambiente de teste
• Implantar o modelo/código em produção

CI/CD para Machine Learning

As pipelines de CI/CD se aplicam muito bem para projetos de machine learning e permitem, por exemplo, retreinar modelos automaticamente a cada nova versão dos dados, validar o desempenho com base em métricas mínimas aceitáveis, checar viés entre conjuntos de teste e validação, fazer rollback para versões anteriores quando detecta-se desempenho insatisfatório e implantar novos modelos treinados nos serviços de inferência em produção.

• Retreinar modelos automaticamente a cada nova versão dos dados
• Validar o desempenho com base em métricas mínimas aceitáveis
• Checar viés entre conjuntos de teste e validação
• Fazer rollback para versões anteriores quando detecta-se desempenho insatisfatório
• Implantar novos modelos treinados nos serviços de inferência em produção

Conclusão

Realizar manutenção e versionamento adequados de modelos de machine learning é fundamental para garantir confiabilidade, organização e velocidade de inovação. Compreender os diferentes tipos de manutenção, seguir boas práticas de repositórios, utilizar Git Flow para controle de versões e automatizar pipelines de CI/CD permite gerenciar modelos de forma incremental com segurança. Espera-se que as diretrizes e exemplos apresentados neste artigo sirvam de guia prático para implementar processos reprodutíveis e confiáveis em projetos de machine learning.