Descubra como planejar o deployment de modelos de machine learning em lotes para alcançar escalabilidade e eficiência. Este artigo explora estratégias fundamentais para integrar Spark e MLflow, mapear pipelines de dados e orquestrar o fluxo de execução.

Pipelines de Dados para Machine Learning

As pipelines de dados têm um papel fundamental no deployment de soluções de ML, pois definem o fluxo completo de dados, desde a extração das fontes até a entrega da saída para o usuário final. Elas seguem o padrão conhecido como ETL (Extract, Transform and Load), que consiste em: 1. Extrair (Extract): obter os dados brutos a partir de suas fontes (bancos de dados, arquivos, APIs, etc) 2. Transformar (Transform): manipular, limpar e enriquecer os dados para prepará-los para modelagem 3. Carregar (Load): disponibilizar os dados tratados em data warehouses, bancos de dados analíticos ou outros repositórios para análise As pipelines de ML têm o mesmo princípio, porém com algumas especificidades: 1. Extrair: obter os dados a serem utilizados para inferência do modelo 2. Transformar: aplicar o modelo treinado para fazer predições 3. Carregar: salvar as predições em bancos de dados, dashboards e outros sistemas Portanto, ao planejar o deployment, é essencial mapear todas as etapas pelo qual os dados irão transitar dentro de nossa solução de machine learning.

  • ETL (Extract, Transform and Load) – processo fundamental para preparação de dados para modelagem
  • Pipelines de ML – especificidades e importância no deployment de soluções de machine learning
  • Etapas do fluxo de dados – extração, transformação e carga para disponibilização dos dados tratados

Integração entre Spark e MLflow

O Spark é uma plataforma de processamento distribuído em larga escala muito utilizada para pipelines de big data. Ele introduz o conceito de Jobs, que permite definir um fluxo de dados completo com as operações de ETL mencionadas anteriormente. Já o MLflow é uma plataforma open source de gerenciamento do ciclo de vida de modelos de machine learning. Ele possui diversos recursos úteis, como registry de modelos, tracking de experimentos, deploy em ambientes de produção, etc. Uma funcionalidade interessante é que o MLflow permite carregar modelos treinados em qualquer framework (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, etc) como funções do Spark. Isso significa que podemos construir Jobs do Spark que consomem modelos gerenciados pelo MLflow para fazer inferência distribuída. Esse approach traz vários benefícios:

  • Permite aplicar modelos complexos em grandes volumes de dados de forma escalável e paralela
  • Abstrai a complexidade de distribuição do Spark para o usuário de ML
  • Possibilita reutilizar a infraestrutura de big data existente para servir soluções de ML
  • Garante escalabilidade para o futuro, à medida que a quantidade de dados aumenta

Periodicidade e Orquestração

Outro ponto importante é determinar a periodicidade, ou seja, de quanto em quanto tempo o modelo será executado em produção para fazer novas predições. Isso depende essencialmente de dois fatores:

  • Necessidade do Negócio

Definição da Periodicidade das Previsões

Ao estabelecer a periodicidade das previsões, é crucial considerar as necessidades e expectativas dos gestores e analistas. A frequência com que as previsões devem ser entregues, diariamente, semanalmente ou em tempo real, é determinante para garantir a relevância e utilidade das informações.

  • Entender as expectativas dos gestores e analistas em relação à periodicidade das previsões
  • Avaliar a viabilidade da periodicidade com base na infraestrutura disponível
  • Encontrar o equilíbrio entre as necessidades dos usuários e a capacidade operacional

Orquestração das Previsões

Após definir a periodicidade, é essencial garantir a orquestração eficiente das etapas necessárias para disponibilizar os resultados das previsões. Isso pode ser realizado por meio de código Python ou ferramentas de orquestração, como Airflow, Prefect e Argo, que oferecem diversas vantagens, como visualização do fluxo de execução, deployment simplificado, monitoramento centralizado, escalabilidade e tolerância a falhas.

  • Execução agendada e coordenada das etapas necessárias para disponibilizar os resultados das previsões
  • Opções de orquestração via código Python ou ferramentas especializadas
  • Vantagens das ferramentas de orquestração, como visualização do fluxo de execução, monitoramento centralizado e escalabilidade

Planejamento do Deployment de Modelos de ML

O planejamento adequado do deployment de modelos de Machine Learning é fundamental para agregar valor ao negócio. Aspectos como mapeamento das pipelines de dados, integração com plataformas de big data como o Spark, definição da periodicidade alinhada ao negócio e orquestração do fluxo de execução são cruciais para construir soluções sólidas e escaláveis, preparadas para o ambiente de produção.

  • Importância do planejamento adequado do deployment de modelos de Machine Learning
  • Aspectos fundamentais, como mapeamento das pipelines de dados e integração com plataformas de big data
  • Necessidade de alinhar a periodicidade das previsões ao contexto do negócio

Conclusão

Ao seguir as boas práticas apresentadas, é possível construir soluções sólidas e escaláveis, preparadas para o ambiente de produção. O foco no objetivo final de entregar predições no momento certo para permitir melhores decisões de negócio é essencial.