- O que é MLOps
- Qual é a importância do MLOps
- 4 princípios fundamentais do MLOps
- Benefícios do MLOps
- Diferença entre MLOps e DevOps
- Como implementar o MLOps na sua empresa
No atual cenário de inovação tecnológica, a importância de práticas como DevOps e MLOps (Machine Learning Operations) torna-se cada vez mais evidente. Estas metodologias não são apenas fundamentais para acelerar a inovação, mas também para distinguir claramente entre conceitos como Prova de Conceito (PoC), Produto Mínimo Viável (MVP) e o produto final.
Uma faceta essencial dessa jornada é a segurança dos dados, especialmente na transição para as fases de MVP e produto, onde a proteção dos dados se transforma de uma opção para uma necessidade imperativa. A automação surge como um elemento chave para alcançar essa segurança de forma eficiente.
Estas abordagens não apenas facilitam a superação de obstáculos relacionados ao produto, mas também permitem uma compreensão mais profunda das motivações e comportamentos dos clientes.
Gabriel Lima, Chief Enterprise Architect no banco BV e convidado do primeiro episódio do Especial Omnichannel by Avaya alerta que, enquanto o DevOps se concentra na automação e colaboração contínua entre as equipes de desenvolvimento e operações, o MLOps oferece uma estrutura robusta para a implantação, monitoramento e aprimoramento ágil de modelos de Machine Learning.
“Além de abordar a tecnologia, é importante reconhecer a necessidade de uma mudança cultural. Esta transformação vai além da mentalidade transacional, abraçando uma visão mais integrada e centrada no cliente.”
DevOps e MLOps não são apenas ferramentas tecnológicas; elas representam a ponte para uma mentalidade que valoriza uma compreensão holística do cliente e busca soluções que atendam às suas necessidades de maneira integral. A verdadeira inovação ocorre na intersecção da tecnologia com uma cultura empresarial que coloca o cliente no centro de todas as ações.
O que é MLOps
MLOps, ou operações de aprendizado de máquina, referem-se a um conjunto de métodos que facilitam e automatizam os procedimentos de trabalho e as implementações no campo do aprendizado de máquina.
Esta abordagem é essencial para aplicar a aprendizagem de máquina e a inteligência artificial na resolução de desafios complexos no mundo real, contribuindo assim para o valor proporcionado aos clientes. MLOps representa uma combinação harmoniosa entre o desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina e a gestão e operacionalização desses sistemas.
É uma metodologia que permite às organizações otimizar e uniformizar as operações ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, abrangendo a criação de modelos, testes, integração, implementação e gerenciamento da infraestrutura necessária.
Qual é a importância do MLOps
No início do ciclo de vida do machine learning, é fundamental que sua organização dedique atenção à fase de preparação de dados. Essa etapa envolve a coleta de dados de diversas fontes e tipos, seguida de processos como a combinação de dados, remoção de duplicidades e a criação de novas características nos dados existentes.
Posteriormente, esses dados preparados são utilizados para o treinamento e validação de modelos de machine learning. Uma vez treinado e validado, o modelo pode ser disponibilizado como um serviço de previsão, acessível a outras aplicações através de interfaces de programação de aplicativos (APIs).
Durante a análise exploratória de dados, é comum a experimentação com diferentes modelos até identificar a versão mais eficaz para ser implantada. Isso resulta em atualizações frequentes tanto dos modelos quanto dos conjuntos de dados.
Portanto, é necessário realizar um acompanhamento cuidadoso desses experimentos e administrar adequadamente o processo de treinamento do modelo de machine learning, assegurando que as aplicações possam integrar ou utilizar o modelo efetivamente em seu código.
A prática de MLOps desempenha um papel vital na gestão coordenada e eficiente do lançamento de novos modelos de machine learning, juntamente com atualizações no código e nos dados das aplicações.
Uma implementação eficaz de MLOps trata os modelos de machine learning como ativos de software equivalentes, integrando-os aos ambientes de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD). Isso significa implantar modelos de machine learning em conjunto com as aplicações e serviços relacionados, como parte de um processo de lançamento integrado e unificado.
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4 princípios fundamentais do MLOps
1. Gerenciamento de versões
Este procedimento abrange a documentação de mudanças nos recursos de machine learning, permitindo a recriação de resultados e o retorno a versões anteriores, caso necessário.
Cada pedaço de código de treinamento e cada especificação de modelo de ML são submetidos a uma revisão rigorosa. O versionamento desses elementos é essencial para assegurar que o treinamento dos modelos de ML seja tanto reproduzível quanto passível de auditoria.
A reprodutibilidade abrange desde o processamento dos dados até a implementação do modelo. Cada etapa deve ser capaz de gerar resultados consistentes com as mesmas entradas de dados.
2. Automatização
A automatização de diversas fases no pipeline de machine learning é fundamental para assegurar repetibilidade, consistência e escalabilidade. Isso inclui etapas que vão da coleta e pré-processamento de dados ao treinamento, validação e implantação de modelos.
Existem vários gatilhos para a automação de treinamento e implantação de modelos, tais como:
- Sistemas de mensagens;
- Monitoramento ou eventos agendados;
- Mudanças nos dados;
- Atualizações no código de treinamento dos modelos;
- Modificações no código da aplicação.
Os testes automatizados são essenciais para identificar problemas antecipadamente, permitindo correções rápidas e aprendizado efetivo. A eficiência da automação aumenta com a adoção de infraestrutura como código (IaC), utilizando ferramentas para definir e gerenciar a infraestrutura, garantindo que seja reproduzível e consistentemente implementada em diferentes ambientes.
3. Ciclo contínuo
Com a automação, é possível executar testes de forma contínua e implementar códigos no pipeline de ML. O termo “contínuo” se refere a quatro atividades que ocorrem de forma incessante sempre que há alguma mudança no sistema:
- Integração contínua, que estende a validação e testes do código para os dados e modelos no pipeline;
- Entrega contínua, que implementa automaticamente o modelo recém-treinado ou serviço de previsão;
- Treinamento contínuo, que retreina automaticamente os modelos de ML para reimplantação;
- Monitoramento contínuo, que inclui a supervisão de dados e o acompanhamento de modelos com métricas de negócios relevantes.
4. Governança de modelos
A governança envolve administrar todos os aspectos dos sistemas de ML visando eficiência. Diversas atividades são fundamentais para a governança:
- Fomentar a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e stakeholders dos negócios;
- Utilizar documentação clara e canais de comunicação eficazes para manter todos alinhados;
- Estabelecer mecanismos para coletar feedbacks sobre as previsões do modelo e para o aprimoramento contínuo dos mesmos;
- Assegurar a proteção de dados confidenciais, a segurança no acesso aos modelos e à infraestrutura, além de cumprir requisitos de conformidade.
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Benefícios do MLOps
Redução do tempo de lançamento no mercado
O MLOps equipa sua organização com um conjunto de ferramentas para alcançar objetivos de ciência de dados de forma mais rápida e eficiente. Isso permite que desenvolvedores e gerentes adotem uma abordagem mais estratégica e dinâmica no gerenciamento de modelos de ML.
Além disso, os engenheiros de ML têm a possibilidade de configurar rapidamente a infraestrutura necessária usando arquivos de configuração declarativos, facilitando o início de novos projetos.
A automatização no desenvolvimento e implementação de modelos de ML acelera a entrada desses produtos no mercado, reduzindo também os custos operacionais. Esta abordagem permite aos cientistas de dados explorar de forma mais eficaz os dados da empresa, aumentando o valor comercial oferecido.
Aumento da produtividade
As metodologias de MLOps contribuem significativamente para a elevação da produtividade e a agilização no desenvolvimento de modelos de ML. Por exemplo, é possível estabelecer um ambiente padrão para desenvolvimento ou experimentação.
Os engenheiros de ML, por sua vez, podem dar início a novos projetos, alternar entre diferentes projetos e reaproveitar modelos de ML em várias aplicações. Eles são capazes de criar processos consistentes para a experimentação rápida e eficaz e para o treinamento de modelos. As equipes de engenharia de software podem trabalhar em conjunto, coordenando o ciclo de vida de desenvolvimento dos softwares de ML para alcançar uma eficiência superior.
Implantação eficiente de modelos
O MLOps aprimora tanto a resolução de problemas quanto o gerenciamento de modelos de ML em ambientes de produção. Por exemplo, engenheiros de software podem monitorar a performance dos modelos e analisar seu comportamento para identificar e resolver problemas. Eles são capazes de gerenciar centralmente as versões dos modelos, selecionando a mais adequada para cada cenário de uso comercial.
Integrando os fluxos de trabalho de modelos com sistemas de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD), é possível minimizar a deterioração da performance e assegurar a qualidade dos modelos. Essa vantagem se mantém mesmo após atualizações e ajustes nos modelos.
Diferença entre MLOps e DevOps
MLOps e DevOps são abordagens destinadas a otimizar os processos envolvidos no desenvolvimento, implementação e monitoramento de aplicações de software.
O DevOps é uma prática que busca estreitar a relação entre as equipes de desenvolvimento e operações. Seu objetivo é assegurar que as modificações no código sejam automaticamente testadas, integradas e implementadas de forma eficaz e segura em um ambiente de produção. Promovendo uma cultura de trabalho colaborativo, o DevOps visa acelerar os ciclos de lançamento de produtos, melhorar a qualidade das aplicações e otimizar o uso de recursos.
Por sua vez, o MLOps é um conjunto de práticas especialmente criadas para projetos de machine learning. Diferente do software tradicional, cuja implantação e integração podem ser mais diretas, os modelos de machine learning enfrentam desafios específicos, incluindo a coleta e processamento de dados, treinamento e validação de modelos, além de sua implantação, monitoramento e atualização contínua.
O foco do MLOps é na automatização integral do ciclo de vida do machine learning. Esta abordagem assegura que os modelos não apenas sejam desenvolvidos, mas também implementados, monitorados e retreinados de forma sistemática e consistente. Incorporando os princípios do DevOps no universo do machine learning, o MLOps facilita uma implantação mais rápida dos modelos, mantendo sua precisão ao longo do tempo e garantindo um valor comercial efetivo.
Como implementar o MLOps na sua empresa
MLOps Nível 0: Início manual
No MLOps Nível 0, as organizações no início de sua jornada de machine learning adotam processos manuais, liderados por cientistas de dados. Nesta fase, todas as operações, desde a preparação de dados até o treinamento e validação de modelos de ML, são conduzidas manualmente.
A transição entre as fases é feita de forma interativa, com cientistas de dados entregando modelos treinados para serem implantados pela equipe de engenharia em infraestruturas de API.
Neste nível, existe uma separação clara entre os cientistas de dados, que desenvolvem os modelos, e os engenheiros que os implementam. Com lançamentos esporádicos, as equipes de ciência de dados podem retreinar modelos apenas algumas vezes ao ano, e não há integração contínua/desenvolvimento contínuo (CI/CD) para modelos de ML em relação ao código de aplicação restante. A ausência de monitoramento ativo da performance dos modelos é outra característica deste nível.
MLOps Nível 1: Automação e treinamento contínuo
No MLOps Nível 1, as organizações que precisam treinar modelos com frequência com novos dados adotam uma abordagem mais avançada. Este nível foca no treinamento contínuo do modelo, automatizando o pipeline de ML.
Ao contrário do Nível 0, onde um modelo treinado é implementado em produção, o Nível 1 envolve a implementação de um pipeline de treinamento que é executado regularmente, fornecendo modelos treinados para outras aplicações.
As características do Nível 1 incluem:
- Automação substancial nas etapas experimentais de ML;
- Treinamento contínuo do modelo em produção, com dados atualizados servindo como gatilhos ativos do pipeline;
- Implementação uniforme do pipeline em ambientes de desenvolvimento, pré-produção e produção.
As equipes de engenharia colaboram com cientistas de dados para criar componentes de código modular e reutilizável, e estabelecem um repositório centralizado para padronizar armazenamento, acesso e definição de recursos para treinamento e operacionalização de ML. A gestão de metadados também é importante para documentar cada execução do pipeline e dados de reprodutibilidade.
MLOps Nível 2: Experimentação e implementação em grande escala
O MLOps Nível 2 é ideal para organizações que buscam experimentar e criar novos modelos que requerem treinamento contínuo. Apropriado para empresas focadas em tecnologia, este nível lida com atualizações de modelos em minutos e retreinamentos frequentes, reimplantando-os em larga escala.
Além de incorporar todas as configurações do Nível 1, o Nível 2 exige:
- Um orquestrador para os pipelines de ML;
- Um registro de modelos para o acompanhamento de múltiplos modelos.
Este nível opera em três estágios principais, repetidos em larga escala para múltiplos pipelines de ML, garantindo a entrega contínua de modelos:
1. Construção do Pipeline: Experimentação iterativa com novas abordagens e algoritmos de ML, com orquestração das etapas experimentais. O código-fonte gerado é armazenado em um repositório de origem;
2. Implantação do Pipeline: Criação e teste do código-fonte para obter componentes de pipeline prontos para a implementação, resultando em um pipeline implementado com o novo modelo;
3. Fornecimento do Pipeline: O pipeline é oferecido como um serviço de previsão para aplicações, com coleta de estatísticas do serviço de previsão de modelo. Essas informações são usadas para acionar a execução do pipeline ou um novo ciclo de experimentação.
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