Descubra como o deploy de modelos de Machine Learning é crucial para o sucesso de projetos de Data Science e como ele pode ser otimizado para diferentes tipos de processamento de dados. Este artigo irá explorar as arquiteturas de deploy offline e online, as habilidades necessárias para um deploy eficiente, e as etapas essenciais do ciclo de vida de modelos de ML.

O que é Deploy de Modelos de Machine Learning

Deploy significa a integração do modelo desenvolvido no ambiente de desenvolvimento com o ambiente produtivo. Em outras palavras, é o processo de disponibilizar o modelo treinado para uso em produção pelos usuários finais.

  • Deploy é a etapa crucial que viabiliza o uso prático de modelos de Machine Learning.
  • É o processo de transição do modelo desenvolvido no ambiente de desenvolvimento para o ambiente produtivo.
  • O objetivo é disponibilizar o modelo treinado para uso pelos usuários finais.

Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning

1. Início do projeto: os stakeholders (geralmente o pessoal de negócios) identificam uma demanda e definem os objetivos do projeto. 2. Extração, preparação e análise exploratória dos dados: os cientistas de dados trabalham no ambiente de desenvolvimento para entender os dados e prepará-los para o treinamento do modelo. 3. Treinamento: o cientista de dados treina vários modelos candidatos usando os dados preparados e seleciona o melhor modelo com base em métricas como acurácia, precisão, etc. 4. Avaliação e validação: o modelo é testado em dados separados para garantir que ele generalize bem para novos dados. 5. Deploy: o modelo é integrado ao ambiente de produção e disponibilizado para uso pelos clientes finais. Esta é a definição de deploy!

  • O ciclo de vida de modelos de Machine Learning compreende diversas etapas, desde o início do projeto até a disponibilização do modelo para uso em produção.
  • Os cientistas de dados desempenham papel fundamental na extração, preparação, análise, treinamento e validação dos modelos.
  • A etapa de deploy é essencial para que o modelo seja integrado ao ambiente de produção e utilizado pelos clientes finais.

Responsabilidades das Equipes de MLOps

Além do deploy, as equipes de MLOps também são responsáveis por monitorar o modelo em produção e acionar alertas quando necessário. Por exemplo, se os dados de entrada começarem a divergir significativamente, afetando o desempenho do modelo, o cientista de dados deve ser alertado para preparar novamente os dados. Ou se o desempenho do modelo estiver caindo com o tempo, sinais de que ele está desatualizado, também é necessário re-treinar ou substituir o modelo.

  • As equipes de MLOps desempenham um papel fundamental no monitoramento e manutenção dos modelos de Machine Learning em produção.
  • A detecção de divergências nos dados de entrada e a queda de desempenho do modelo são algumas das responsabilidades das equipes de MLOps.
  • A manutenção contínua dos modelos em produção é crucial para garantir sua eficácia ao longo do tempo.

Habilidades de Deploy

O deploy de modelos depende principalmente de como as predições serão consumidas pelo cliente final. Existem dois tipos principais: Predição Offline: a latência (tempo de resposta ao usuário) é alta, na ordem de horas ou dias. A velocidade de processamento dos dados pode ser mais lenta. Exemplos: Modelos que geram relatórios diários ou mensais, como previsão de lucro de uma empresa. Predição Online: a latência é baixa, na ordem de milissegundos ou segundos. É necessário processamento de dados em tempo

  • O tipo de deploy de modelos de Machine Learning varia de acordo com a forma como as predições serão consumidas pelo cliente final.
  • A predição offline é caracterizada por uma latência mais alta, sendo adequada para modelos que geram relatórios diários ou mensais.
  • Já a predição online demanda baixa latência e processamento em tempo real, sendo ideal para cenários que requerem respostas rápidas.

Processamento de Dados em Modelos de Machine Learning

O processamento de dados desempenha um papel crítico no deploy de modelos de machine learning. Existem duas abordagens principais para o processamento de dados: batch processing e stream processing.

  • Batch processing envolve o agrupamento de dados em grandes conjuntos e seu processamento em sequência ou paralelo.
  • É adequado para lidar com grandes volumes de dados e é frequentemente utilizado para tarefas offline, como geração de relatórios e cálculo de indicadores.
  • Por outro lado, o stream processing envolve o processamento contínuo de dados à medida que chegam ao sistema, com baixíssima latência e tempo de processamento na ordem de milissegundos.
  • É amplamente empregado em cenários que demandam processamento em tempo real, como detecção de fraudes e recomendação de produtos.

Arquiteturas de Deploy de Modelos

As arquiteturas de deploy de modelos variam de acordo com o tipo de processamento de dados adotado, sendo classificadas em offline e online.

  • A arquitetura offline envolve a separação dos ambientes de treinamento e predição, com códigos distintos para cada etapa.
  • No ambiente de treinamento, o modelo é treinado, avaliado e salvo, enquanto no ambiente de predição, o modelo treinado é carregado para realizar predições.
  • Por outro lado, a arquitetura online é caracterizada por um processo contínuo de predição, onde o modelo é constantemente alimentado com novos dados para geração de predições em tempo real.

Arquitetura Offline

O treinamento geralmente roda em batches agendados (diário, semanal etc), enquanto a predição roda sob demanda ou também em batches regulares. Permite controlar a frequência de treinamento x predição separadamente. Mais simples de gerenciar e monitorar.

  • Agendamento de treinamento em batches regulares
  • Predição sob demanda ou em batches regulares
  • Controle separado da frequência de treinamento e predição
  • Simplicidade no gerenciamento e monitoramento

Arquitetura Online: Real-time Serving

Nesta arquitetura o modelo é servido através de uma API REST, recebendo solicitações de predição em tempo real e respondendo na mesma velocidade. Baixíssima latência, ideal para predições em tempo real. Processo síncrono: a aplicação espera a resposta da API para continuar.

  • Modelo servido através de API REST
  • Baixíssima latência para predições em tempo real
  • Processo síncrono na aplicação

Arquitetura Online: Arquitetura Streaming

Aqui os dados fluem através de um message broker como o Kafka, que repassa para o modelo em tempo real. As predições também são enviadas de volta para o Kafka. Processamento assíncrono e em fluxo contínuo. Baixíssima latência. Mais escalável.

  • Fluxo de dados através de message broker como o Kafka
  • Predições enviadas de volta para o Kafka
  • Processamento assíncrono e em fluxo contínuo
  • Escalabilidade

Conclusão

O deploy eficiente de modelos é uma etapa crucial em qualquer projeto de Machine Learning para levar os modelos ao uso em produção e extrair valor de negócio dos dados. Esperamos que este material sirva de guia para arquitetar e implantar seus modelos de forma robusta e escalável, garantindo que suas soluções de Machine Learning alcancem todo seu potencial.