MLOps é uma estratégia essencial para simplificar todos os fluxos de trabalho necessários para criar e implementar modelos de IA. Abrange o design, desenvolvimento, teste e implementação dos próprios modelos, bem como o gerenciamento de dados e processos de colaboração que dão suporte à criação de modelos. Além disso, sustenta o gerenciamento contínuo de modelos depois que eles foram desenvolvidos e implantados.
O objetivo do MLOps é automatizar fluxos de trabalho de IA/ML de maneiras que não apenas economizem tempo e esforço por parte dos cientistas de dados, mas também ajudem a tornar os fluxos de trabalho de preparação, treinamento, teste, implantação e gerenciamento de dados de IA mais consistentes e previsíveis.
Quando você automatiza processos usando ferramentas MLOps, você pode duplicá-los ou repeti-los quantas vezes precisar, sem a inconsistência que tende a surgir quando humanos implementam processos manualmente.
Em última análise, o MLOps libera os cientistas de dados para se concentrarem em tarefas criativas, como projetando e experimentando com modelos, em vez de vinculá-los a tarefas operacionais que podem ser automatizadas.
Como Aproveitar ao Máximo os MLOps
Não importa como você aborda o MLOps, ele virtualmente sempre ajuda a aumentar a eficiência dos processos de desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA. Mas para obter o máximo do MLOps, você deve ser estratégico sobre como abordá-lo. As seguintes práticas recomendadas podem ajudar.
Use IaC para Criar Ambientes de Dados
O MLOps torna possível usar Infraestrutura como código (IaC) ferramentas para automatizar o processo de configuração de ambientes onde os cientistas de dados testam e implantam modelos. Fazer uso total do IaC para esse propósito permite que cientistas de dados criem ambientes sob demanda e em regime de autoatendimento sempre que quiserem executar um novo experimento ou teste sem esperar que outra pessoa configure o ambiente para eles. O provisionamento de ambiente baseado em IaC pode aumentar a velocidade da inovação de IA.
Automatizar a Detecção de Deriva
A deriva é um fenômeno que pode ocorrer de duas maneiras:
- Desvio de dados: Os dados podem mudar ao longo do tempo de maneiras que tornam os modelos menos eficazes.
- Desvio do modelo: O desempenho do modelo pode ser prejudicado devido a alterações no próprio modelo ou no ambiente que o hospeda.
Usando ferramentas como Evidentemente, Frouros ou motores de detecção de deriva incorporados em serviços de nuvem como o Amazon SageMaker, as equipes de dados podem executar detecção de desvio automatizada em uma base programada. Elas também podem configurar alertas que sinalizam instâncias em que o nível de desvio detectado excede um limite definido por cientistas de dados.
Incorporar soluções automatizadas de detecção de desvios em MLOps é essencial; você não quer esperar até que seus usuários reclamem ou você encontre um bug grave para perceber que algo deu errado com seus dados ou modelos.
Teste de Sombra de Modelos de IA
Os cientistas de dados podem reduzir o risco de problemas inesperados com modelos de IA, incluindo problemas que podem resultar de processos MLOps abaixo do padrão, como erros em procedimentos de limpeza de dados, realizando testes de sombra antes de implantar novas versões de seus modelos.
Teste de sombra significa enviar a mesma consulta para a versão de produção de um modelo e uma versão futura e mais nova do modelo. Se a versão mais nova não produzir resultados que sejam pelo menos tão bons quanto os do modelo antigo, você sabe que tem um problema para corrigir antes de poder colocar a nova versão no ar.
Maximize a Automação da Limpeza de Dados
Limpeza de dados de maneiras que melhoram sua qualidade, como remover dados duplicados de um conjunto de dados, impulsiona operações eficazes de IA/ML. Para agilizar o processo de limpeza, considere estas práticas:
- Automatize a limpeza de dados usando ferramentas, como scripts que aproveitam a biblioteca de código aberto dos pandas, que pode analisar dados automaticamente, detectar onde a limpeza é necessária e executá-la.
- Use um ambiente centralizado, como um ambiente baseado em nuvem, onde todos na equipe de dados podem acessar, para limpar dados. Essa abordagem garante que a limpeza de dados seja consistente, o que pode não ser o caso se engenheiros realizarem a limpeza em estações de trabalho locais.
- Armazene dados “sujos” — dados brutos que ainda não passaram por um processo de limpeza — em um local como um serviço de armazenamento de objetos de um fornecedor de nuvem que ofereça suporte ao controle de versão de dados. Essa prática permite que as equipes automatizar o rastreamento de dados e para vincular dados às versões do modelo foram usados para atividades de treinamento e teste.
Automatize o Retreinamento e a Reimplantação do Modelo
O retreinamento de modelos é frequentemente necessário se as equipes fizerem alterações nos modelos ou se precisarem mitigar problemas de desvio de modelo ou dados. Após o retreinamento de um modelo, eles o reimplantam para produção.
Você pode executar o retreinamento e a reimplantação manualmente — e pode ficar tentado a adotar essa abordagem se subestimar a frequência com que precisará retreinar e reimplantar — mas automatizar ambos os processos simplifica o processo significativamente. Isso não só economiza tempo para cientistas de dados, mas também ajuda as organizações a colocar novos modelos em produção mais rapidamente, o que significa que podem obter valor deles mais cedo.
Uma abordagem saudável para retreinamento e redistribuição garante que os cientistas de dados mantenham o controle sobre o processo; por exemplo, eles devem ser responsáveis por decidir quais estratégias de mitigação de desvio empregar além do retreinamento. Mas o trabalho pesado de alimentar novos dados para o modelo, monitorar o processo de treinamento e mover o modelo atualizado para a produção pode ser automatizado usando ferramentas que liberam os cientistas de dados para se concentrarem mais na parte criativa de seus trabalhos.
Quanto Mais Automação, Melhor
Em resumo, quanto mais as equipes aproveitarem os processos automatizados e repetíveis como parte de sua estratégia de MLOps, mais valor elas obterão dos MLOps. Ao mesmo tempo, elas se preparam para criar melhores modelos de IA, porque liberam seus cientistas de dados para focar no que realmente importa, como design, desenvolvimento e teste de modelos, em vez de trabalho pesado como preparação de dados ou configuração de ambiente.
Perguntas Frequentes
O que é MLOps e por que é importante?
MLOps é uma abreviação de operações de aprendizado de máquina. É uma estratégia para simplificar todos os fluxos de trabalho necessários para criar e implementar modelos de IA. É importante porque automatiza processos, economiza tempo e esforço, e torna os fluxos de trabalho de IA mais consistentes e previsíveis.
Como o MLOps pode aumentar a eficiência dos processos de desenvolvimento de modelos de IA?
O MLOps pode aumentar a eficiência dos processos de desenvolvimento de modelos de IA ao automatizar tarefas repetitivas, como a configuração de ambientes de dados, a detecção de deriva, a limpeza de dados e o retreinamento de modelos. Isso permite que os cientistas de dados se concentrem em tarefas criativas e estratégicas.
Quais são as melhores práticas para implementar MLOps?
Algumas das melhores práticas para implementar MLOps incluem:
- Usar Infraestrutura como código (IaC) para criar ambientes de dados.
- Automatizar a detecção de deriva.
- Realizar testes de sombra antes de implantar novos modelos de IA.
- Maximizar a automação da limpeza de dados.
- Automatizar o retreinamento e a reimplantação do modelo.
Como o MLOps pode ajudar a mitigar problemas de desvio de dados e modelos?
O MLOps pode ajudar a mitigar problemas de desvio de dados e modelos ao usar ferramentas de detecção de desvio automatizadas que podem executar verificações programadas e configurar alertas quando o nível de desvio detectado excede um limite definido. Isso permite que as equipes identifiquem e corrijam problemas antes que afetem a produção.
Quais são os benefícios de automatizar o retreinamento e a reimplantação de modelos?
Automatizar o retreinamento e a reimplantação de modelos pode economizar tempo para cientistas de dados, permitir que novos modelos sejam colocados em produção mais rapidamente e garantir que os cientistas de dados mantenham o controle sobre o processo, permitindo que se concentrem em tarefas criativas e estratégicas.
Conclusão
MLOps é uma estratégia crucial para qualquer organização que deseja se destacar em IA e aprendizado de máquina. Ao automatizar processos repetitivos e liberar cientistas de dados para se concentrarem em tarefas criativas, o MLOps aumenta a eficiência, a confiabilidade e a produtividade das cargas de trabalho de IA. Implementar MLOps de maneira estratégica, seguindo as melhores práticas, pode ajudar as organizações a obter o máximo valor de seus modelos de IA e a se manterem competitivas em um mercado em constante evolução.
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