{"id":5751,"date":"2023-10-04T08:00:00","date_gmt":"2023-10-04T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=5751"},"modified":"2024-01-05T07:38:20","modified_gmt":"2024-01-05T10:38:20","slug":"o-que-e-mlops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/dicionario\/o-que-e-mlops\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 MLOps?"},"content":{"rendered":"\n

Afinal, o que \u00e9 MLOps<\/strong>? 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 pr\u00e1tica nas equipes tech. <\/p>\n\n\n\n

Em resumo, \u00e9 a pr\u00e1tica de integrar o desenvolvimento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina com as opera\u00e7\u00f5es de implanta\u00e7\u00e3o e gerenciamento, visando facilitar a entrega, monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o cont\u00ednua de modelos de machine learning em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Para o desenvolvedor, conhecer essa abordagem representa mais conhecimento em seu portf\u00f3lio. Para o tech recruiter, \u00e9 um aprendizado a mais que pode ajudar a encontrar o profissional tech certo para a vaga da empresa. <\/p>\n\n\n\n

Portanto, veja neste conte\u00fado do Dicion\u00e1rio Tech da Coodesh a explica\u00e7\u00e3o do que \u00e9 MLOps. <\/p>\n\n\n\n

Defini\u00e7\u00e3o de MLOps <\/h2>\n\n\n\n

A sigla MLOps significa Machine Learning Operations <\/strong>ou Opera\u00e7\u00f5es de Machine Learning. A abordagem re\u00fane t\u00e9cnicas para implementar e automatizar a integra\u00e7\u00e3o cont\u00ednua (CI), a entrega cont\u00ednua (CD) e o treinamento cont\u00ednuo (TC) para sistemas de aprendizado de machine learning. <\/p>\n\n\n\n

Para aplicar o ML<\/a> \u00e9 preciso contar com um conjunto de Big Data, recursos de computa\u00e7\u00e3o sob demanda, aceleradores especializados em ML em v\u00e1rias plataformas de nuvem e ainda avisos r\u00e1pidos em diferentes campos de pesquisa de machine learning. <\/p>\n\n\n\n

O MLOps tem como principal objetivo tornar todo o processo de criar, treinar, colocar em funcionamento e vigiar modelos de aprendizado de m\u00e1quina mais f\u00e1cil e eficiente<\/strong>. Isso significa automatizar tarefas e garantir que os modelos sejam implantados de maneira confi\u00e1vel, dimension\u00e1vel e de alta qualidade.<\/p>\n\n\n\n

Componentes de MLOps<\/h2>\n\n\n\n

Para exercer suas funcionalidades, a pr\u00e1tica exige componentes e caracter\u00edsticas como as apresentadas aqui: <\/p>\n\n\n\n

Desenvolvimento colaborativo<\/strong>: facilita a colabora\u00e7\u00e3o entre equipes de desenvolvimento, cientistas de dados e opera\u00e7\u00f5es para garantir a coleta adequada de dados, experimenta\u00e7\u00e3o de modelos e implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de ML.<\/p>\n\n\n\n

Controle de vers\u00e3o de modelos<\/strong>: usa ferramentas de controle de vers\u00e3o para rastrear altera\u00e7\u00f5es em modelos de ML, garantindo que as vers\u00f5es anteriores possam ser recuperadas e comparadas facilmente.<\/p>\n\n\n\n

Automa\u00e7\u00e3o de implanta\u00e7\u00e3o<\/strong>: automatiza o processo de implanta\u00e7\u00e3o de modelos em ambientes de produ\u00e7\u00e3o, permitindo a r\u00e1pida implementa\u00e7\u00e3o e atualiza\u00e7\u00e3o de modelos.<\/p>\n\n\n\n

Monitoramento cont\u00ednuo<\/strong>: estabelece monitoramento proativo dos modelos em produ\u00e7\u00e3o para identificar problemas, como degrada\u00e7\u00e3o de desempenho ou deriva de dados, e tomar medidas corretivas.<\/p>\n\n\n\n

Gerenciamento de configura\u00e7\u00e3o<\/strong>: gerencia configura\u00e7\u00f5es de ambiente e recursos de computa\u00e7\u00e3o para garantir que os modelos de ML sejam executados de forma consistente em diferentes ambientes.<\/p>\n\n\n\n

Seguran\u00e7a e conformidade<\/strong>: incorpora medidas de seguran\u00e7a e conformidade para proteger dados sens\u00edveis e atender a regulamenta\u00e7\u00f5es relevantes, como o Regulamento Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (GDPR).<\/p>\n\n\n\n

Feedback ciclo r\u00e1pido<\/strong>: facilita a itera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e o aprimoramento cont\u00ednuo dos modelos com base no feedback do mundo real.<\/p>\n\n\n\n

Aplica\u00e7\u00f5es do MLOps <\/h2>\n\n\n\n

Com essa abordagem, as empresas podem executar a\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial com efici\u00eancia. Veja suas aplica\u00e7\u00f5es e objetivos: <\/p>\n\n\n\n