Guia sobre a implementação de MLOps: ferramentas, processos e desafios comuns

Neste guia, mostramos os processos e as boas práticas que as equipes devem seguir para obter sucesso na implementação de MLOps. Confira!

O MLOps é uma cultura e prática de Machine Learning (ML) que busca simplificar e otimizar a ciência de dados.

A partir da implementação do MLOps, as equipes são capazes de:

• Acelerar o tempo de desenvolvimento de seus projetos de dados;
• Melhorar o desempenho dos modelos de Machine Learning;
• Garantir a implantação mais confiável dos modelos;
• Reduzir custos operacionais;
• Alcançar insights mais robustos e consistentes nos dados.

De acordo com pesquisa, o mercado de soluções MLOps deve atingir US$ 4 bilhões até 2025. E até 2030, a expectativa é que esse número quadruplique, alcançando a impressionante marca de US$ 17,8 bilhões.

Para ajudar as empresas na jornada de implementação de MLOps e para que obtenham todos os seus benefícios, preparamos esse guia com tudo o que envolve o  processo de implementação. 

Quais são os obstáculos mais comuns na implementação de MLOps? Quais práticas são recomendadas para implementar MLOps? Qual ferramenta indicada?

Essas são apenas algumas das perguntas que responderemos a seguir. Acompanhe!

Entendendo o que é MLOps e como funciona

MLOps, sigla para Machine Learning Operations, é uma cultura e prática de Aprendizado de Máquina que visa simplificar a comunicação entre cientistas de dados, DevOps e outros profissionais de TI, e melhorar o processo de gerenciamento e implantação de modelos de ML.

O funcionamento do MLOps é pautado em cima da seguinte estrutura:

1. Coleta de dados: processo no qual ocorre a aquisição de dados de fontes internas ou externas;
2. Análise de dados: etapa em que é feita a exploração e a interpretação dos dados para extrair informações úteis;
3. Transformação/preparação de dados: fase em que ocorre a conversão dos dados de um formato bruto para um formato processável e relevante;
4. Treinamento e desenvolvimento de modelos: etapa  na qual aplicamos os dados para treinar os modelos de ML, e fazê-los aprender com os dados;
5. Validação do modelo: processo onde confirmamos que os modelos de ML são consistentes, aplicando diferentes testes e métricas de avaliação de modelo;
6. Modelo de serviço: fase em que ocorre a implantação do modelo de ML em um ambiente de produção;
7. Monitoramento de modelos: etapa em que avaliamos o desempenho dos modelos para identificar possíveis erros e irregularidades;
8. Retreinamento de modelos: processo no qual treinamos novamente os modelos com novos dados. 

O sucesso da implementação depende do cumprimento de todas essas etapas!

LEIA TAMBÉM | Processamento de dados: obtenha eficiência com Machine Learning

Por que implementar o MLOps é importante

Uma empresa só consegue obter insights valiosos quando seus modelos de Machine Learning são treinados para identificar padrões nos dados. 

Esse treinamento e aprendizado dos modelos de ML precisa ocorrer de forma contínua e automatizada para que, conforme novos dados forem inseridos na base de dados, os modelos analisem as recentes informações e aprendam com elas.

O MLOps é um procedimento que operacionaliza a implantação correta de modelos de machine learning, assegurando que o aprendizado e a identificação de padrões e tendências em cima dos dados sejam realizados de forma automatizada.

Sem MLOps, as empresas não conseguem gerenciar ciclos de vida de aprendizado de máquina, nem manter o aprendizado contínuo de seus modelos de ML. Prejudicando, assim, que eles identifiquem padrões ou gerem insights atualizados baseados em dados. 

Quais os obstáculos mais comuns na implementação do MLOps

Como envolve muitas etapas, os profissionais de TI e Data podem se deparar com alguns obstáculos que tornam o processo de implementação do MLOps desafiador. É o caso do gerenciamento de pipelines, do monitoramento dos modelos de ML e da governança de dados. 

O pipeline descreve o fluxo de trabalho necessário para produzir um modelo de aprendizado de máquina. Se os times estiverem lidando com poucos pipelines, é possível fazerem a gestão manual desses documentos. Porém, um grande volume de pipelines pode tornar o processo complexo.  

Quanto ao monitoramento, é essencial que os profissionais envolvidos no projeto de ML acompanhem o progresso dos modelos para assegurar que estão entregando o melhor desempenho. Contudo, muitos cientistas de dados, profissionais de TI e engenheiros de ML não sabem necessariamente como conduzir o monitoramento.

E sobre a governança de dados, embora as empresas retenham muitos dados na sua base, isso não significa que elas reconhecem quais são relevantes, quais podem ser descartados ou quais precisam ser coletados para alimentar os modelos de ML. 

Além desses, temos outros desafios que precisam ser destacados:

• Assegurar que as equipes de ciência de dados, desenvolvimento e operações trabalhem em conjunto;
• Identificar as habilidades necessárias para conduzir a implementação de MLOps e os projetos de ciência de dados e ML.

Quais práticas são recomendadas para implementar o MLOps?

Nossos especialistas indicam que os profissionais envolvidos nos projetos de ML realizem os seguintes procedimentos para garantir uma implementação de MLOps de sucesso:

1. Promovam diretrizes, tais como papéis e responsabilidades, padronização de processos, treinamentos e segurança, para assegurar que todas as etapas de implementação sejam realizadas corretamente e conforme os protocolos.
2. Definam metas específicas para os projetos de ML e, desta forma, todos os profissionais envolvidos tenham direcionamento e saibam exatamente quais recursos e esforços precisam de prioridade.
3. Garantam que todos os dados utilizados no treinamento dos modelos de ML tenham passado pelas etapas de preparação e transformação. 
4. Ajustem o algoritmo de ML para ser possível alcançar o máximo de precisão possível dos modelos de Machine Learning. 
5. Apliquem testes continuamente para acompanhar a evolução dos modelos e identificar quaisquer irregularidades.  
6. Utilizem ferramentas para facilitar a gestão do ciclo de vida dos modelos de ML, criem automações de processos de desenvolvimento e monitoramento e possibilitem o compartilhamento de dashboards e gráficos entre os profissionais para incentivar análises.

Que ferramenta utilizar para superar os desafios de implementação?

Desenvolvido pela Engineering, o DHuO é uma ferramenta de IA e Big Data que ajuda os profissionais a dominarem o grande volume de dados e transformá-los em decisões inteligentes.

Cientistas de dados, engenheiros e profissionais de TI, todos que estiverem envolvidos em projetos de ML, podem simplificar o processo de implementação de MLOps ao utilizarem recursos que possibilitem: 

• Realizar a gestão do ciclo de vida dos modelos de Machine Learning, coletando e preparando dados, criando modelos de ML e acompanhando a sua performance. 
• Automatizar processos de desenvolvimento e monitoramento de modelos de ML, emitindo alertas e sinalizações que indicam aos usuários qualquer tipo de anormalidade ou problema.  
• Compartilhar dashboards e gráficos com as equipes, comunicando de maneira fácil e efetiva o que os dados mostram, além do que eles significam para a empresa. 

Se você estiver pensando em implementar o MLOps, conte com a ferramenta certa para simplificar o processo. Conheça o DHuO!