MLOps Pipeline: como criar em ambientes híbridos e multicloud

MLOps Pipelines em ambientes híbridos e multi-cloud podem proporcionar maior escalabilidade dos modelos de machine learning. Entenda!

Nos dias de hoje, apenas treinar um modelo de aprendizado de máquina não é suficiente. 

Os modelos precisam funcionar em diferentes infraestruturas porque os dados, aplicações e requisitos de negócios estão cada vez mais distribuídos. E, para isso, a criação de MLOps Pipelines em ambientes híbridos e multi-cloud se faz importante, pois eles oferecem:

• A flexibilidade e a escalabilidade necessárias para gerenciar a crescente de dados e operações;
• Possibilidade de integração entre diferentes fontes de dados e plataformas;
• Facilidade para monitorar modelos sem depender de uma única infraestrutura.

Agora, como esses pipelines de Machine Learning podem ser criados nesses ambientes? No artigo de hoje vamos entender um pouco mais sobre isso e explorar o poder que essa abordagem oferece!

Mas, antes, o que é MLOps?

MLOps, ou Machine Learning Operations, nada mais é do que um processo da engenharia de Aprendizado de Máquinas que busca otimizar a ciência de dados com boas práticas e modelos de Machine Learning.

Ele envolve a integração de práticas de DevOps e automação para permitir que os modelos sejam aplicados de forma contínua em ambientes de produção.

Essa implementação é feita por meio de pipelines que automatizam tarefas como treinamento, teste, implantação e monitoramento desses modelos.

MLOps Pipeline: desmistificando o termo

Um MLOps Pipeline é um conjunto composto por várias ferramentas que automatizam fluxos de trabalho de ML, desde a preparação dos dados até a implantação e monitoramento dos modelos. 

Os principais componentes que integram esse pipeline de machine learning incluem:

• Design e planejamento: definição dos objetivos de machine learning e os requisitos de dados e modelos.
• Preparação dos dados: ajuda a garantir que os dados estejam formatados e prontos para o treinamento do modelo.
• Treinamento e ajuste do modelo: necessário para treinar o modelo nos dados, ajustando parâmetros para obter o melhor desempenho.
• Teste do modelo: avaliação do desempenho do modelo antes do processo de implantação.
• Inferência e monitoramento: implantação do modelo em produção e monitoramento do seu desempenho ao longo do tempo, identificando possíveis degradações ou falhas no comportamento.

LEIA TAMBÉM | MLOps e DataOps: quais as principais diferenças?

Por que a criação de MLOps Pipeline em ambientes híbridos e multi-cloud é recomendada?

A construção de pipelines de machine learning envolve vários desafios e exige uma abordagem cuidadosa para integrar todos os fluxos de trabalho.

Em razão dessa complexidade e o fato de dados, processos e infraestrutura estarem cada vez mais distribuídos, recomenda-se a criação em ambientes híbridos e multi-cloud, pois eles oferecem uma maior flexibilidade e escalabilidade para os times gerenciarem a demanda das operações de ML.

Além disso, ambientes híbridos e multi-cloud também oferecem portabilidade. Os modelos e dados nesses ambientes permitem que as empresas não fiquem aprisionadas a um único fornecedor de nuvem, beneficiando-se de serviços diferentes em cada plataforma. 

Desafios e oportunidades na criação de MLOps Pipeline

Como mencionamos acima, construir MLOps Pipelines envolve desafios, e os principais são:

1. Conseguir conciliar dados e ferramentas distribuídas entre diferentes nuvens e ambientes locais.
2. Lidar com a qualidade, versionamento e segurança dos dados que se encontram em múltiplos ambientes.
3. Acompanhar o desempenho dos modelos ao longo do tempo, prevenindo o envelhecimento deles e a degradação de performance.

Sim, esses desafios já são bastante complexos para desbloquear o “medo” em alguns profissionais. Mas, ainda assim, a criação de Pipelines de MLOps em ambientes híbridos e multi-cloud proporciona oportunidades muito mais promissoras. 

O aumento da eficiência operacional e a escalabilidade dos modelos ML é a primeira delas, e a segunda é que a empresa é capaz de melhorar consideravelmente sua capacidade de inovação e ação.

Um pipeline nesses ambientes permite ciclos de aprendizado de máquina muito mais velozes, maior precisão em previsões e um controle mais robusto sobre modelos em produção. Isso tudo impacta em projetos e na vantagem competitiva.

Dicas para otimizar a criação de MLOps Pipeline em ambientes híbridos e multi-cloud

Criar MLOps Pipelines em ambientes híbridos e multi-cloud exige uma estratégia que equilibre escalabilidade, segurança e desempenho, sem perder flexibilidade.  

A seguir, veja cinco dicas que podem complementar essa estratégia:

1. Automatização completa do ciclo de vida do modelo: ao fazer isso, garantimos que as tarefas de treinamento, ajuste e implantação dos modelos sejam totalmente automatizadas, o que reduz a incidência de erros humanos e garante maior precisão e uniformidade nos resultados.
2. Gerenciamento de dados distribuído: usar soluções de gerenciamento de dados que suportam múltiplas nuvens e infraestrutura híbrida pode nos ajudar a manter a integridade e acessibilidade dos dados, bem como facilitar o treinamento de modelos em larga escala.
3. Monitoramento e logging: fazer monitoramento dos modelos permite que acompanhemos sua performance e a qualidade dos dados em produção, o que nos ajuda a prevenir falhas, data drift e detectar problemas de forma proativa​.
4. Versionamento e controle de modelos: por meio de um controle de versão para modelos, dados e pipelines, podemos rastrear mudanças mais rapidamente e garantir a replicabilidade de experimentos.
5. Escalabilidade horizontal: projetar arquiteturas que possam escalar horizontalmente permite que nossos pipelines de machine learning lidem com grandes volumes de dados e tráfego de inferência, mantendo o seu desempenho.
6. Colaboração entre equipes: a formação de squads entre data scientists, engenheiros e times de operações garante que todos os componentes do MLOps Pipeline sejam integrados corretamente, e que transições de desenvolvimento para produção ocorram sem problemas.

DHuO Data: solução parceira para criação de MLOps Pipelines 

O DHuO Data é uma ferramenta de IA e Big Data, que busca simplificar a gestão de dados das empresas.

Com ela, o time pode simplificar a criação de pipelines de machine learning:

• Gerenciando dados distribuídos;
• Monitorando a performance e qualidade dos dados;
• Ampliando o controle sobre os dados;
• Otimizando a comunicação e a colaboração entre os envolvidos nos projetos de ML.

Para mais informações sobre como o DHuO Data pode ajudar, acesse: DHuO Data!