Seguindo o combinado com vocês sobre o Roadmap MLOps 2024, depois de explicar os passos existentes em projetos de MLOps, hoje te convido para que entenda a etapa de desenvolvimento de MLOps. Primeiramente, vamos relembrar que o processo de MLOps, ou Machine Learning Operations, é uma prática que visa a colaboração e comunicação eficaz entre cientistas de dados e operações. Este processo pode ser dividido em três grandes fases, sendo: Desenvolvimento de Modelos, Publicação de Modelos e Monitoramento de Modelos.
Desenvolvimento de Modelos A fase de Desenvolvimento de Modelos é onde tudo começa. Aqui, os cientistas de dados usam técnicas de Machine Learning para criar modelos preditivos. Estes modelos são treinados com dados históricos, e o objetivo é que eles possam fazer previsões precisas quando forem alimentados com novos dados. Esta fase envolve uma série de etapas, incluindo a coleta e limpeza de dados, a seleção de um algoritmo de aprendizado de máquina, o treinamento do modelo e a avaliação de seu desempenho, entre outras etapas.
Publicação de Modelos Uma vez que um modelo foi desenvolvido e testado, ele está pronto para ser publicado. Na fase de deployment, o modelo é implantado em um ambiente de produção, onde pode começar a fazer previsões em tempo real. Esta fase requer uma estreita colaboração entre cientistas de dados e operações, para garantir que o modelo seja implantado com sucesso e que possa operar de forma eficiente e eficaz.
Monitoramento de Modelos A última fase do processo de MLOps é o Monitoramento de Modelos. Aqui, o desempenho do modelo é monitorado continuamente para garantir que ele continue a fazer previsões precisas. Se o desempenho do modelo começar a degradar, pode ser necessário re-treinar o modelo com novos dados, ou até mesmo desenvolver um novo modelo trocando o algoritmo… Contudo, como cada situação é única, fazer o acompanhamento contínuo é fundamental para que o projeto continue entregando valor para a área de negócios.
Cada uma dessas fases é crucial para o sucesso de um projeto de Machine Learning. No entanto, a fase de Desenvolvimento de Modelos é muitas vezes a mais complexa e demorada. É aqui que os cientistas de dados precisam aplicar sua expertise para desenvolver um modelo que não só faça previsões precisas, mas que também seja robusto e confiável. Portanto, é essencial que esta fase seja gerenciada de forma eficaz para garantir o sucesso do projeto como um todo.
Entenda a etapa de desenvolvimento de MLOps
Aqui, vamos explorar juntos os detalhes que compõem esta etapa. Compartilho uma visão ampla dos itens que residem nessa parte do processo, para que você entenda a etapa de desenvolvimento de MLOps. Repare que a ordem dos itens está alternada entre Infra-estrutura e codificação. Assim podemos separar novamente em duas categorias, e manter a ordem das atividades.
Infra-estrutura
1 – Acesso e Recuperação de Dados: A primeira etapa do desenvolvimento de MLOps envolve o acesso e a recuperação de dados. Os dados são a espinha dorsal de qualquer projeto de Machine Learning e, portanto, é crucial ter um sistema eficiente para acessar e recuperar esses dados.
3 – Feature Store: Em seguida, é a criação de um feature store. Este é um local centralizado onde as features de Machine Learning são armazenadas e gerenciadas. Ele permite que as equipes de ML reutilizem features entre projetos, melhorando a eficiência e a consistência. Fazendo uma analogia, é como se fosse um catálogo ou vitrine de features para reuso. Mas aqui vale destacar que a Feature Store, apesar de facilitar muito, não é obrigatoriamente um item em projetos de ML.
4 – Ambiente de desenvolvimento: O ambiente de desenvolvimento é onde a mágica acontece. Aqui, os cientistas de dados usam os dados e as features para desenvolver e treinar modelos de Machine Learning. É crucial ter um ambiente de desenvolvimento robusto e flexível para facilitar este processo.
8 – Armazenamento de Artefatos: Finalmente, temos o armazenamento de artefatos. Esta é (agora sim) a etapa final do processo de desenvolvimento de MLOps, onde os modelos treinados e outros artefatos de ML são armazenados para uso futuro.
Codificação
2 – Limpeza de dados: A limpeza de dados é uma atividade existente em todos projetos de ML, e faz parte da etapa de desenvolvimento de MLOps. Os dados brutos coletados podem conter erros, inconsistências ou lacunas que podem afetar a precisão dos modelos de Machine Learning. A limpeza de dados envolve a identificação e correção desses problemas, garantindo que os dados sejam precisos e completos antes de serem usados para treinar um modelo.
5 – Seleção de um algoritmo: A seleção do algoritmo de Machine Learning é uma sub-etapa do processo de codificação. Existem muitos algoritmos diferentes disponíveis, cada um com suas próprias forças e fraquezas. A escolha do algoritmo certo depende do problema que você está tentando resolver, do tipo de dados que você tem e dos recursos computacionais disponíveis. Mas o principal de tudo, é a eficiência para resolver o problema de negócio.6 – Treinamento do modelo: O treinamento do modelo é a etapa onde o modelo de Machine Learning realmente aprende a fazer previsões. Durante o treinamento, o modelo é alimentado com dados de treinamento e ajusta seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre suas previsões e os valores reais. Este é um processo iterativo que continua até que o modelo seja capaz de fazer previsões precisas. Esta atividade pode ser concluída quase instantaneamente quando a base de dados é minúscula, ou demorar meses quando o seu dataset é do tamanho do GPT da OpenAI.
7 – Avaliação de performance de desempenho: A avaliação de performance de desempenho é a etapa (pré-)final no desenvolvimento de MLOps. Aqui, o modelo é testado em um conjunto de dados separado, que o treinamento de modelo nunca viu, conhecido como dados de teste. O objetivo é medir quão bem ele pode fazer previsões em dados que não viu durante o treinamento. Esta etapa é crucial para garantir que o modelo seja robusto e capaz de generalizar para novos dados. Afinal, quando estiver em produção o modelo irá trabalhar com combinação de dados que pode nunca ter visto antes.
Enfim, desenvolvimento…
Em resumo, o MLOps é um processo existente e importante no campo do Machine Learning. É composto por várias etapas críticas, desde a limpeza de dados até a avaliação de desempenho. Contudo, cada etapa desempenha um papel vital na criação de modelos de ML robustos e eficazes. Embora o desenvolvimento de modelos seja uma fase complexa e demorada, é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de ML. Ao entender profundamente cada atividade do desenvolvimento, é possível otimizar esforços e garantir que os modelos de ML sejam precisos e confiáveis. Continue explorando comigo o Roadmap de MLOps 2024 e entenda como transformar seus projetos de Machine Learning.
Nosso próximo texto da série será sobre o ambiente de deployment. Não perca!
Imagem de capa criada com IA pelo Bing: Utilizei o prompt: “Ilustração cyberpunk do processo de MLOps, destacando limpeza de dados, seleção de algoritmo de Machine Learning, treinamento de modelo, avaliação de desempenho, com cores neon e fundo de bordas indefinidas”
O Bing deu uma zuada nos textos, mas tudo bem, o conceito da imagem está perto do que eu queria 🙂
