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

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.

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