Implantação de modelo em aprendizado de máquina é o processo de integração de um modelo de aprendizado de máquina em um ambiente de produção existente, onde ele pode receber uma entrada e retornar uma saída. Imagine que você passou vários meses criando um modelo de aprendizado de máquina que pode determinar se uma transação é fraudulenta ou não com uma pontuação f1 quase perfeita. Isso é ótimo, mas você ainda não terminou.
O ideal é que seu modelo determine se uma transação é fraudulenta em tempo real para que você possa evitar que ela seja concluída a tempo. É aqui que a implantação do modelo entra.
A implantação de modelo é o processo de integrar seu modelo em um ambiente de produção existente, onde ele pode receber uma entrada e retornar uma saída. O objetivo é tornar as previsões do seu modelo de Machine Learning treinados disponíveis para outros.
A maioria dos recursos online concentra-se nas etapas anteriores ao ciclo de vida do aprendizado de máquina, como análise exploratória de dados (EDA), seleção de modelos e avaliação de modelos. No entanto, a implantação de modelos é um tópico que parece ser raramente discutido porque pode ser complicado. A implantação não é bem compreendida por aqueles sem experiência em engenharia de software ou DevOps.
Neste artigo, você aprenderá o que é implantação de modelo, a arquitetura de alto nível de um modelo, diferentes métodos de implantação de um modelo e fatores a serem considerados ao determinar seu método de implantação.
O que é Implantação de Modelo?
Implantar um modelo de aprendizado de máquina, também conhecido como implantação de modelo, significa simplesmente integrar um modelo de aprendizado de máquina em um ambiente de produção existente, onde ele pode receber uma entrada e retornar uma saída. O objetivo de implantar seu modelo é para que você possa fazer as previsões de um modelo de aprendizado de máquina treinado disponíveis para outros, sejam eles usuários, gerentes ou outros sistemas.
A implantação do modelo está intimamente relacionada à arquitetura de sistemas de aprendizado de máquina, que se refere ao arranjo e às interações de componentes de software dentro de um sistema para atingir um objetivo predefinido.
Critérios de Implantação do Modelo
Antes de implantar um modelo, há alguns critérios que seu modelo de aprendizado de máquina precisa atender antes de estar pronto para implantação:
- Portabilidade: Isso se refere à capacidade do seu software de ser transferido de uma máquina ou sistema para outro. Um modelo portátil é aquele com um tempo de resposta relativamente baixo e que pode ser reescrito com esforço mínimo.
- Escalabilidade: Isso se refere a quão grande seu modelo pode ser escalável. Um modelo escalável é aquele que não precisa ser redesenhado para manter seu desempenho.
Tudo isso ocorrerá em um ambiente de produção, que é um termo usado para descrever o ambiente onde o software e outros produtos são realmente colocados em operação para os usos pretendidos pelos usuários finais.
Sistema de Aprendizado de Máquina: Arquitetura para Implantação de Modelo
Em um nível mais alto, há quatro partes principais em um sistema de aprendizado de máquina:
- Camada de Dados: A camada de dados fornece acesso a todas as fontes de dados que o modelo exigirá.
- Camada de Característica: A camada de característica é responsável por gerar dados de feições de maneira transparente, escalável e utilizável.
- Camada de Pontuação: A camada de pontuação transforma recursos em previsões. Scikit-Learn é o mais comumente usado e é o padrão da indústria para pontuação.
- Camada de Avaliação: A camada de avaliação verifica a equivalência de dois modelos e pode ser usada para monitorar modelos de produção. Ela é usada para monitorar e comparar o quão próximas às previsões de treinamento correspondem às previsões no tráfego ao vivo.
3 Métodos de Implantação de Modelos para Conhecer
Há três maneiras gerais de implantar seu modelo de ML: única, em lote e em tempo real.
1. Único
Você nem sempre precisa treinar continuamente um modelo de machine learning para implantá-lo. Às vezes, um modelo só é necessário uma vez ou periodicamente. Nesse caso, o modelo pode ser simplesmente treinado ad-hoc quando necessário e enviado para produção até que se deteriore o suficiente para exigir conserto.
2. Lote
O treinamento em lote permite que você tenha constantemente uma versão atualizada do seu modelo. É um método escalável que pega uma subamostra de dados por vez, eliminando a necessidade de usar o conjunto de dados completo para cada atualização. Isso é bom se você usa o modelo de forma consistente, mas não necessariamente requer as previsões em tempo real.
3. Em Tempo Real
Em alguns casos, você vai querer uma previsão em tempo real, como determinar se uma transação é fraudulenta ou não. Isso é possível usando modelos de aprendizado de máquina online, como regressão linear usando descida de gradiente estocástico.
4 Fatores de Implantação do Modelo a Serem Considerados
Há uma série de fatores e implicações que se deve considerar ao decidir como implementar um modelo de Machine Learning. Esses fatores incluem o seguinte:
- Com que frequência as previsões serão geradas e com que urgência os resultados são necessários.
- Se as previsões devem ser geradas individualmente ou em lotes.
- Os requisitos de latência do modelo, os recursos de poder de computação que se tem e o acordo de nível de serviço (SLA) desejado.
- As implicações operacionais e os custos necessários para implantar e manter o modelo.
Entender esses fatores ajudará você a decidir entre os métodos de implantação de modelos únicos, em lote e em tempo real.
Tabela Explicativa: Métodos de Implantação de Modelos
| Método de Implantação | Descrição | Vantagens | Desvantagens |
|---|---|---|---|
| Único | Treinamento ad-hoc quando necessário | Simplicidade, menor custo inicial | Menos atualizado, pode exigir conserto frequente |
| Lote | Treinamento com subamostras de dados | Atualizações constantes, escalável | Não é em tempo real, pode ser complexo |
| Tempo Real | Previsões em tempo real | Atualizações instantâneas, alta precisão | Alta latência, requer mais recursos de computação |
Perguntas Frequentes
1. O que é implantação de modelo em aprendizado de máquina?
Implantação de modelo em aprendizado de máquina é o processo de integrar um modelo de aprendizado de máquina em um ambiente de produção existente, onde ele pode receber uma entrada e retornar uma saída. O objetivo é tornar as previsões do modelo disponíveis para outros usuários ou sistemas.
2. Quais são os critérios para a implantação de um modelo de aprendizado de máquina?
Os critérios incluem portabilidade, que se refere à capacidade do software de ser transferido de uma máquina para outra, e escalabilidade, que se refere à capacidade do modelo de ser escalado sem precisar ser redesenhado.
3. Quais são os métodos de implantação de modelos de aprendizado de máquina?
Os métodos incluem implantação única, em lote e em tempo real. Cada método tem suas próprias vantagens e desvantagens, dependendo das necessidades específicas do projeto.
4. Quais são os fatores a serem considerados ao implantar um modelo de aprendizado de máquina?
Os fatores incluem a frequência das previsões, a urgência dos resultados, os requisitos de latência, os recursos de poder de computação, o acordo de nível de serviço (SLA) e as implicações operacionais e custos.
5. Como a arquitetura de sistemas de aprendizado de máquina está relacionada à implantação de modelos?
A arquitetura de sistemas de aprendizado de máquina refere-se ao arranjo e às interações de componentes de software dentro de um sistema para atingir um objetivo predefinido. A implantação do modelo está intimamente relacionada a essa arquitetura, pois envolve a integração do modelo em um ambiente de produção.
Conclusão
A implantação de modelo em aprendizado de máquina é um passo crucial no ciclo de vida do aprendizado de máquina. É o processo de integrar um modelo de aprendizado de máquina em um ambiente de produção existente, onde ele pode receber uma entrada e retornar uma saída. A implantação do modelo está intimamente relacionada à arquitetura de sistemas de aprendizado de máquina e envolve a consideração de vários critérios e fatores.
Os métodos de implantação de modelos incluem implantação única, em lote e em tempo real, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens. A escolha do método de implantação depende das necessidades específicas do projeto, incluindo a frequência das previsões, a urgência dos resultados, os requisitos de latência, os recursos de poder de computação, o acordo de nível de serviço (SLA) e as implicações operacionais e custos.
Ao entender esses fatores e métodos, você pode tomar decisões informadas sobre como implantar seu modelo de aprendizado de máquina de maneira eficaz e eficiente. A implantação bem-sucedida de um modelo de aprendizado de máquina pode levar a previsões precisas e em tempo real, melhorando a eficiência e a eficácia de seus sistemas e processos.
