Descubra o significado de servir modelos de machine learning, entenda o papel das APIs REST e explore as melhores práticas para integração em produção.

O que significa servir um modelo

Servir um modelo significa disponibilizar o resultado do nosso modelo, isto é, as predições, para o nosso cliente final. O cliente final pode ser uma aplicação web, um dashboard, um aplicativo mobile, entre outros. Quando falamos em servir um modelo, estamos nos referindo ao processo de integrar o modelo treinado no ambiente de desenvolvimento com o ambiente de produção, de forma que o modelo possa ser consumido para fazer predições em tempo real.

  • Permite que o modelo treinado seja utilizado em produção para gerar valor de negócio
  • Possibilita a integração do modelo com outros sistemas, aplicações web, mobile e processos de negócio que necessitam fazer predições em tempo real
  • Viabiliza o monitoramento do modelo, coletando métricas de uso, performance e qualidade das predições
  • Facilita a governança do modelo, com processos formais de deploy, rollback e gerenciamento de versões do modelo

O que é uma API REST

API significa Application Programming Interface, que traduzindo ao português significa Interface de Programação de Aplicações. Uma API é uma interface de software que permite a comunicação entre diferentes aplicações. Ela abstrai a complexidade de cada sistema e expõe apenas as funcionalidades permitidas para acesso externo.

  • As APIs permitem integrar aplicações de forma modular, sem a necessidade de saber os detalhes internos de implementação umas das outras
  • As REST APIs seguem uma série de princípios e padrões arquiteturais que as tornam escaláveis, flexíveis e interoperáveis
  • Comunicação via protocolo HTTP padrão da internet
  • Arquitetura cliente-servidor sem estado (stateless)
  • Interface uniforme com recursos bem definidos
  • Transferência de dados por meio de JSON ou XML

Protocolo HTTP e APIs REST

O protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol) é a base das comunicações na internet. Ele permite a transferência de informações entre um cliente (navegador, app) e um servidor. Quando falamos de APIs REST, o protocolo HTTP é utilizado para realizar as requisições e respostas entre os sistemas.

  • HTTP é a base das comunicações na internet
  • Permite a transferência de informações entre cliente e servidor
  • Protocolo utilizado para realizar requisições e respostas em APIs REST

Principais Métodos HTTP em APIs REST

Os principais métodos HTTP utilizados em APIs REST são: GET, POST, PUT e DELETE. Cada um desses métodos tem uma finalidade específica na manipulação de recursos em um sistema REST.

  • GET: solicita a representação de um recurso específico
  • POST: envia uma entidade para o servidor, frequentemente causando uma mudança no estado do servidor
  • PUT: substitui todas as representações atuais do recurso de destino pela carga útil da requisição
  • DELETE: remove um recurso específico

Diferenças entre GET e POST

A principal diferença entre GET e POST está na forma de transferência dos dados. No GET, os dados são enviados no próprio endereço da requisição, enquanto no POST, os dados são enviados no corpo da mensagem HTTP, não ficando visíveis na URL.

  • GET: dados enviados no endereço da requisição
  • POST: dados enviados no corpo da mensagem HTTP, não visíveis na URL

Arquitetura de uma API REST

A arquitetura de uma API REST envolve elementos como cliente, servidor da API REST, recurso, base de dados e modelo de machine learning. Cada um desses elementos desempenha um papel fundamental na construção e funcionamento de uma API REST.

  • Cliente: aplicação que consome a API REST
  • Servidor da API REST: recebe requisições HTTP do cliente e retorna respostas em JSON
  • Recurso: cada tipo de objeto disponível através da API
  • Base de Dados: onde os dados são armazenados de forma estruturada
  • Modelo de Machine Learning: integrado ao servidor da API para fazer predições em tempo real

Fluxo de Interação com a API REST

O fluxo de interação com a API REST segue um padrão que envolve o cliente fazendo uma requisição, o servidor processando a chamada, retornando uma resposta e o cliente recebendo e utilizando os dados. Esse fluxo é executado a cada interação com a API.

  • Cliente faz uma requisição HTTP para um endpoint
  • Servidor recebe a chamada à API, faz processamento interno necessário
  • Servidor retorna uma resposta, tipicamente em formato JSON
  • Cliente recebe a resposta e pode exibir os dados ou desencadear outra lógica de negócio

Introdução ao Serviço de Modelos de Machine Learning com APIs REST

Neste artigo, vamos explorar como os modelos de machine learning podem ser servidos através de APIs REST, tornando suas predições acessíveis para diversas aplicações. Entenderemos as diferentes abordagens para implementar este serviço e as vantagens que ele oferece.

  • Explicação sobre como os modelos de machine learning podem ser disponibilizados para uso em produção por meio de APIs REST
  • Exploração das diferentes formas de implementar o serviço de modelos de machine learning com APIs REST
  • Destaque das vantagens oferecidas por esse serviço para integração de sistemas e aplicações diversas

Servir Modelos de Machine Learning com APIs REST

A abordagem mais comum envolve criar um servidor de API REST customizado, com endpoints específicos para receber dados de entrada, passar para o modelo e retornar o resultado da predição via JSON. Isso permite encapsular completamente o modelo treinado dentro da API, abstraindo sua complexidade para o cliente.

  • Criação de servidor de API REST customizado com endpoints específicos para receber dados de entrada e retornar o resultado da predição
  • Encapsulamento completo do modelo treinado dentro da API, ocultando sua complexidade para o cliente

Vantagens da Abordagem de Servir Modelos via API REST

Além disso, essa abordagem provê maior controle e flexibilidade para customizar a API conforme a necessidade, embora requeira mais trabalho inicial para construir a aplicação de API do zero e hospedá-la em infraestrutura própria. Outra alternativa é utilizar plataformas especializadas em servir modelos de machine learning com APIs já prontas e escaláveis.

  • Maior controle e flexibilidade para customizar a API conforme a necessidade
  • Necessidade de mais trabalho inicial para construir a aplicação de API do zero e hospedá-la em infraestrutura própria
  • Alternativa de utilização de plataformas especializadas em servir modelos de machine learning com APIs prontas e escaláveis

Plataformas Especializadas em Servir Modelos de Machine Learning

Exemplos incluem o Google Cloud Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML e Algorithmia. Nessas plataformas, o modelo é enviado para a nuvem e automaticamente uma API é provisionada para acesso às predições. Não é preciso lidar com infraestrutura ou construir a aplicação de API do zero.

  • Exemplos de plataformas especializadas em servir modelos de machine learning com APIs prontas e escaláveis
  • Processo de envio do modelo para a nuvem e provisionamento automático de uma API para acesso às predições

Vantagens de Servir Modelos via API REST

De forma resumida, algumas vantagens de servir modelos via API REST incluem tornar o modelo acessível para uso em produção por diversos tipos de aplicações, abstrair a complexidade do modelo para o consumidor da API, permitir governança e monitoramento centralizado, fácil integração com diferentes linguagens de programação e infraestrutura escalável na nuvem.

  • Tornar o modelo acessível para uso em produção por diversos tipos de aplicações
  • Abstrair a complexidade do modelo para o consumidor da API
  • Permitir governança e monitoramento centralizado
  • Facilitar integração com diferentes linguagens de programação
  • Oferecer infraestrutura escalável na nuvem

Próximos Passos na Implementação de Serviços de Modelos de Machine Learning com APIs REST

Após entender os conceitos básicos, alguns próximos passos sugeridos incluem treinar um primeiro modelo de machine learning, estudar uma linguagem de programação para construção de APIs REST, desenvolver uma primeira API simples sem uso de modelo para praticar, pesquisar plataformas de ML como serviço para servir modelos com o mínimo esforço e fazer o deploy do modelo em uma API REST e integrar com uma aplicação cliente.

  • Treinar um primeiro modelo de machine learning
  • Estudar uma linguagem de programação para construção de APIs REST
  • Desenvolver uma primeira API simples sem uso de modelo para praticar
  • Pesquisar plataformas de ML como serviço para servir modelos com o mínimo esforço
  • Fazer o deploy do modelo em uma API REST e integrar com uma aplicação cliente

Conclusão

A integração de modelos de machine learning com APIs REST é essencial para disponibilizar predições em tempo real e gerar valor de negócio. Compreender e aplicar esses conceitos é fundamental para alcançar sucesso em projetos de machine learning.