Afinal, o que é MLOps? Com o crescente uso do Machine Learning nas empresas, foram sendo estudadas maneiras de automatizar e organizar o fluxo dos algoritmos. Assim, foi desenvolvida essa prática nas equipes tech.
Em resumo, é a prática de integrar o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina com as operações de implantação e gerenciamento, visando facilitar a entrega, monitoramento e manutenção contínua de modelos de machine learning em produção.
Para o desenvolvedor, conhecer essa abordagem representa mais conhecimento em seu portfólio. Para o tech recruiter, é um aprendizado a mais que pode ajudar a encontrar o profissional tech certo para a vaga da empresa.
Portanto, veja neste conteúdo do Dicionário Tech da Coodesh a explicação do que é MLOps.
Definição de MLOps
A sigla MLOps significa Machine Learning Operations ou Operações de Machine Learning. A abordagem reúne técnicas para implementar e automatizar a integração contínua (CI), a entrega contínua (CD) e o treinamento contínuo (TC) para sistemas de aprendizado de machine learning.
Para aplicar o ML é preciso contar com um conjunto de Big Data, recursos de computação sob demanda, aceleradores especializados em ML em várias plataformas de nuvem e ainda avisos rápidos em diferentes campos de pesquisa de machine learning.
O MLOps tem como principal objetivo tornar todo o processo de criar, treinar, colocar em funcionamento e vigiar modelos de aprendizado de máquina mais fácil e eficiente. Isso significa automatizar tarefas e garantir que os modelos sejam implantados de maneira confiável, dimensionável e de alta qualidade.
Componentes de MLOps
Para exercer suas funcionalidades, a prática exige componentes e características como as apresentadas aqui:
Desenvolvimento colaborativo: facilita a colaboração entre equipes de desenvolvimento, cientistas de dados e operações para garantir a coleta adequada de dados, experimentação de modelos e implementação de soluções de ML.
Controle de versão de modelos: usa ferramentas de controle de versão para rastrear alterações em modelos de ML, garantindo que as versões anteriores possam ser recuperadas e comparadas facilmente.
Automação de implantação: automatiza o processo de implantação de modelos em ambientes de produção, permitindo a rápida implementação e atualização de modelos.
Monitoramento contínuo: estabelece monitoramento proativo dos modelos em produção para identificar problemas, como degradação de desempenho ou deriva de dados, e tomar medidas corretivas.
Gerenciamento de configuração: gerencia configurações de ambiente e recursos de computação para garantir que os modelos de ML sejam executados de forma consistente em diferentes ambientes.
Segurança e conformidade: incorpora medidas de segurança e conformidade para proteger dados sensíveis e atender a regulamentações relevantes, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
Feedback ciclo rápido: facilita a iteração rápida e o aprimoramento contínuo dos modelos com base no feedback do mundo real.
Aplicações do MLOps
Com essa abordagem, as empresas podem executar ações de Inteligência Artificial com eficiência. Veja suas aplicações e objetivos:
- Unificar o processo de lançamento para modelos de Machine Learning e o lançamento de aplicativos de software;
- Possibilita a automação de testes em elementos do aprendizado de máquina, como a validação de dados, o teste de modelos de ML e a integração de modelos de ML.
- Possibilita aplicar os princípios ágeis a projetos de Machine Learning.
- Tratar modelos e conjuntos de dados de Machine Learning como componentes essenciais nos sistemas de CI/CD.
O MLOps ajuda a reduzir o passivo técnico associado aos modelos de machine learning.
É importante observar que o MLOps deve ser uma prática que seja independente de linguagem, estrutura, plataforma e infraestrutura.
Conclusão
Como você viu, o MLOps é útil para equipes de desenvolvedores e outros profissionais que desejam melhores resultados na criação e manutenção de softwares com o uso do Machine Learning.
Você pode ver a explicação de outros termos técnicos no Dicionário Tech e, logo depois, aproveitar para fazer o seu cadastro gratuitamente na Coodesh.
