MLOps, abreviação de Machine Learning Operations ou operações de aprendizado de máquina, é a disciplina colaborativa na engenharia de ML que otimiza o ciclo de vida de ponta a ponta dos modelos, do desenvolvimento à implantação, garantindo produção, manutenção e monitoramento eficientes ao conectar as equipes de ciência de dados e operações.
MLOps é uma abordagem abrangente e colaborativa para gerenciar o ciclo de vida de ponta a ponta dos modelos de aprendizado de máquina. Ela tem como objetivo eliminar a lacuna entre as equipes de ciência de dados e TI/operações, garantindo o desenvolvimento, a implantação e a manutenção eficientes de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção reais. Esse processo oferece uma estrutura que abrange todo o ciclo de vida do projeto de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a manutenção contínua. Seu objetivo é tornar o processo mais eficiente, confiável e ágil para que as organizações possam aproveitar o aprendizado de máquina de maneira sustentável e responsável. Abaixo estão alguns dos principais componentes do processo.
Essa etapa do processo de MLOps é fundamental para preparar os dados para o ciclo de vida de aprendizado de máquina. Ela envolve uma abordagem meticulosa e iterativa para explorar, compartilhar e preparar os dados, com o objetivo de criar conjuntos de dados e visualizações reproduzíveis, editáveis e compartilháveis. Essa fase é importante porque a qualidade e a adequação dos dados afetam profundamente o desempenho e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
O condicionamento de dados começa com a aquisição de dados brutos e envolve engenheiros de dados e cientistas de dados trabalhando juntos. Os dados são coletados de várias fontes, limpos para remover erros e inconsistências e transformados em um formato estruturado que pode ser usado prontamente para o treinamento de modelos. O condicionamento eficaz de dados define o cenário de todo o pipeline de aprendizado de máquina, permitindo o desenvolvimento e a implantação de modelos mais precisos e confiáveis nas MLOps.
O treinamento de modelos é a próxima fase fundamental do processo de MLOps, na qual os cientistas de dados aproveitam várias ferramentas e técnicas para desenvolver modelos de aprendizado de máquina que possam oferecer previsões ou classificações precisas. Essa fase geralmente começa com a seleção de algoritmos e técnicas adequados de aprendizado de máquina, com base no domínio do problema e nas características do conjunto de dados. As bibliotecas de código-fonte aberto populares geralmente são empregadas para facilitar o processo de treinamento, pois oferecem uma ampla variedade de algoritmos e métodos de otimização, permitindo que os cientistas de dados testem diferentes abordagens para melhorar o desempenho do modelo.
Além do treinamento manual e tradicional de modelos, as MLOps adotam a automação por meio de ferramentas como AutoML (Automated Machine Learning). As plataformas AutoML simplificam o processo de desenvolvimento de modelos executando automaticamente testes com vários algoritmos, configurações de hiperparâmetros e técnicas de pré-processamento. Essa automação não apenas economiza tempo, como também ajuda na criação de um código revisável e implantável. Em geral, o treinamento de modelos nas MLOps é um processo dinâmico que combina a experiência humana com a automação para criar modelos de alto desempenho prontos para as próximas fases do ciclo de vida do aprendizado de máquina.
Os testes e as avaliações de modelos visam a garantir a qualidade, a confiabilidade e a razoabilidade dos modelos de aprendizado de máquina antes de serem implantados na produção. Essa fase envolve o acompanhamento meticuloso da linhagem do modelo, das versões e da gestão de artefatos de modelo durante todo o ciclo de vida.
Nessa fase, os cientistas de dados usam procedimentos rigorosos de teste para avaliar o desempenho do modelo. Eles empregam uma variedade de métricas e técnicas de validação cruzada para mensurar a precisão, a generalização e a robustez. Ao fazer isso, eles podem identificar e corrigir problemas, como adequação excessiva, na qual o modelo funciona bem nos dados de treinamento, mas mal nos dados não vistos, ou parcialidade, que pode resultar em resultados tendenciosos ou discriminatórios. Por meio de testes e avaliações sistemáticos, as equipes de MLOps garantem que apenas modelos de alta qualidade passem para as próximas fases de desenvolvimento e contribuam positivamente para aplicações do mundo real.
A próxima etapa do processo de MLOps é elaborar a definição e o pipeline de builds e é fundamental para a implantação confiável de modelos de aprendizado de máquina na produção. As equipes inicialmente determinam a infraestrutura e os recursos necessários para a implantação do modelo, considerando fatores como escalabilidade, desempenho e segurança. Isso pode envolver a seleção de recursos adequados na nuvem ou no local, a configuração de contêineres ou máquinas virtuais e a garantia de que o ambiente possa atender às necessidades específicas do modelo de aprendizado de máquina.
É igualmente essencial definir o controle de versão para artefatos de código e modelo. Os sistemas de controle de versão são empregados para monitorar as mudanças no código e nos modelos ao longo do tempo, garantindo a rastreabilidade e a reprodutibilidade. Isso se torna particularmente significativo nas MLOps, em que os modelos passam por várias iterações e atualizações. Ao criar um pipeline de build eficaz, as equipes de MLOps podem fazer a transição eficiente de modelos do desenvolvimento para a produção, oferecendo valiosas soluções de aprendizado de máquina aos usuários finais.
O pipeline de versão, um componente essencial da estrutura de MLOps, foi projetado para garantir a confiabilidade e a integridade dos modelos de aprendizado de máquina antes da implantação em ambientes operacionais. Essa fase é dedicada aos testes meticulosos e à validação de modelos para detectar regressões ou problemas bem antes da implantação. Para isso, as equipes de MLOps geralmente empregam ambientes de simulação, que imitam o ambiente de produção, permitindo que façam testes rigorosos sem afetar os sistemas ativos.
As práticas de integração contínua são uma parte fundamental do pipeline de versão nas MLOps. Elas envolvem a integração contínua de mudanças de código e modelo na base de código compartilhada. Essa abordagem permite que as equipes identifiquem e resolvam conflitos ou inconsistências no início do ciclo de desenvolvimento, garantindo que o modelo final seja sólido e esteja pronto para a produção. Essa abordagem proativa ajuda a detectar e corrigir quaisquer anomalias, gargalos de desempenho ou comportamentos inesperados no modelo, contribuindo para a estabilidade geral do sistema de aprendizado de máquina. Em resumo, o pipeline de versão nas MLOps serve como uma proteção, garantindo que apenas modelos totalmente verificados e validados cheguem à produção.
A fase de implantação na estrutura de MLOps representa o momento crucial em que os modelos de aprendizado de máquina fazem a transição do desenvolvimento e dos testes para ambientes de produção reais. Assim que os modelos passam com sucesso por testes e validação rigorosos, eles estão prontos para implantação, com a garantia de precisão. Nessa fase, os engenheiros de DevOps se tornam fundamentais na orquestração do processo de implantação. Sua função é configurar e gerenciar a infraestrutura necessária para hospedar os modelos, garantindo que seja possível dimensioná-los para atender às demandas do ambiente de produção e integrar os modelos perfeitamente aos sistemas existentes.
A confiabilidade é a base da implantação das MLOps, e os engenheiros de DevOps trabalham com diligência para configurar mecanismos redundantes e de failover para minimizar o tempo de inatividade e garantir a disponibilidade contínua dos serviços de aprendizado de máquina. Escalabilidade também é uma prioridade, pois as cargas de trabalho de produção podem variar significativamente, e os modelos precisam conseguir lidar com o aumento do tráfego sem degradação do desempenho. As equipes de DevOps aproveitam as ferramentas de conteinerização e orquestração para gerenciar e dimensionar com eficiência as cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Em suma, a implantação de MLOps, com a colaboração de especialistas em DevOps, permite aproveitar o valor tangível de modelos de aprendizado de máquina em contextos operacionais reais.
A pontuação representa o resultado do processo de MLOps, no qual os modelos de aprendizado de máquina, após navegar com sucesso por aquisição de dados, pré-processamento, treinamento, validação, implantação e integração, agora são usados ativamente para gerar previsões ou pontuações em dados novos e recebidos. Essa fase costuma ser chamada de inferência ou pontuação de modelos, pois envolve a aplicação de modelos treinados em dados do mundo real para gerar informações ou decisões valiosas.
As aplicações da pontuação são diversas e podem ser adaptadas a casos de uso específicos, como sistemas de recomendação que apresentam sugestões personalizadas de produtos ou conteúdo, sistemas de detecção de fraude que sinalizam transações suspeitas em tempo real ou algoritmos de reconhecimento de imagem que classificam e categorizam imagens automaticamente. Ao integrar esses recursos preditivos em fluxos de trabalho operacionais, as organizações podem aprimorar a tomada de decisões, automatizar tarefas e oferecer serviços mais personalizados e eficientes a seus usuários ou clientes.
A pontuação não é um evento único, mas um processo contínuo que aproveita continuamente o poder preditivo dos modelos à medida que novos dados são transmitidos. As equipes de MLOps monitoram e mantêm o pipeline de pontuação para garantir sua precisão e eficácia ao longo do tempo. Além disso, o loop de feedback entre resultados de pontuação e treinamento de modelos é essencial, pois as informações obtidas com o desempenho do modelo em cenários reais causam refinamentos e melhorias nos modelos de aprendizado de máquina.
As corporações precisam das MLOps porque elas abordam os diferentes desafios apresentados por projetos de IA/ML em áreas como gestão de projetos, CI/CD (continuous integration and continuous deployment, integração contínua e implantação contínua) e garantia de qualidade. Ao aplicar as práticas de DevOps ao aprendizado de máquina, as MLOps simplificam o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina, resultando em tempos de entrega aprimorados, defeitos reduzidos e maior produtividade nas equipes de ciência de dados.
As MLOps garantem a gestão eficiente dos projetos de IA/ML, com fluxos de trabalho claros e controle de versão para artefatos de código e modelo. Elas facilitam testes, validação e implantação automatizados, minimizando erros e acelerando a entrega de soluções de aprendizado de máquina. Além disso, estabelecem um loop de feedback que permite que as equipes de ciência de dados refinem continuamente os modelos com base no desempenho do mundo real, garantindo que eles sejam mantidos precisos e relevantes ao longo do tempo.
Um dos principais objetivos das MLOps é simplificar a implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção e, ao mesmo tempo, minimizar a intervenção manual. A automação garante a implantação dos modelos de forma confiável e consistente, reduzindo o risco de erros e acelerando o tempo para colocação no mercado das aplicações de IA. Ela também facilita o dimensionamento eficiente de modelos para lidar com cargas de trabalho variáveis e garante que o processo de implantação seja reproduzível e gerenciável.
As MLOps têm como objetivo lidar com o desafio da reprodutibilidade no aprendizado de máquina, estabelecendo um sólido controle de versão, acompanhando mudanças no desenvolvimento de modelos e documentando todo o ciclo de vida dos modelos. Esse objetivo é semelhante ao controle de código-fonte no desenvolvimento de software, que ajuda a evitar inconsistências e garante que seja possível reproduzir os modelos com precisão. A reprodutibilidade é essencial para pesquisa, experimentação, conformidade regulatória e auditoria.
No contexto das MLOps, a governança se refere à definição e aplicação de políticas, normas e práticas recomendadas para projetos de aprendizado de máquina. Esse objetivo garante que as iniciativas de aprendizado de máquina sigam os requisitos regulatórios, as leis de privacidade de dados e os padrões internos de conformidade. As estruturas de MLOps ajudam as organizações a manter a transparência, a responsabilidade e a rastreabilidade em suas implantações de IA.
Outro objetivo das MLOps é tornar os modelos de aprendizado de máquina escaláveis para atender às demandas de cargas de trabalho variáveis. Isso envolve otimizar o desempenho dos modelos, a alocação de recursos e o provisionamento de infraestrutura para garantir que as aplicações de IA possam lidar com o aumento do volume de dados e as interações do usuário sem prejudicar a qualidade ou a capacidade de resposta.
A colaboração é o principal objetivo das MLOps, com o objetivo de eliminar barreiras entre as equipes de ciência de dados, engenharia e operações. As práticas de MLOps promovem ativamente a comunicação e a colaboração produtivas, garantindo que todas as partes interessadas operem harmoniosamente para alcançar projetos bem-sucedidos de aprendizado de máquina.
As MLOps alinham os projetos de aprendizado de máquina aos objetivos de negócios, garantindo que os modelos de IA sejam desenvolvidos e implantados para atender a necessidades e desafios específicos do negócio. Elas têm como objetivo oferecer valor mensurável, seja otimizando processos, melhorando as experiências do cliente ou gerando informações úteis a partir dos dados.
Monitoramento e gestão contínuos de modelos de aprendizado de máquina implantados são fundamentais para as MLOps. Isso envolve acompanhamento do desempenho dos modelos, dos desvios de dados e da integridade do sistema, permitindo que as organizações solucionem problemas proativamente e respondam a condições em constante mudança em tempo real. O monitoramento e a gestão são essenciais para o sucesso e a sustentabilidade de longo prazo das aplicações de IA em produção.
Um engenheiro de MLOps desempenha um papel fundamental na eliminação da lacuna entre ciência de dados e operações, com foco primário nos aspectos operacionais de modelos e processos de aprendizado de máquina. Sua principal responsabilidade é garantir que os modelos de aprendizado de máquina, algoritmos e fluxos de trabalho sejam executados de forma eficiente e contínua em ambientes de produção. Isso envolve a otimização dos códigos desenvolvidos pelos cientistas de dados para fazer previsões com rapidez e minimizar a latência, especialmente em aplicações em tempo real em que as informações rápidas são essenciais.
Como engenheiros de MLOps, eles aproveitam uma combinação de habilidades de engenharia de software e DevOps para operacionalizar modelos de IA e ML. Isso envolve criar pipelines automatizados para treinamento, validação e implantação de modelos, definir sistemas avançados de controle e monitoramento de versões e otimizar a infraestrutura para lidar com as demandas computacionais das cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Os engenheiros de MLOps atuam como um vínculo crucial, permitindo que as equipes de ciência de dados façam a transição do desenvolvimento de modelos para a produção e, ao mesmo tempo, garantam que os modelos continuem apresentando um desempenho preciso e confiável em cenários reais. Sua função é essencial para maximizar o valor e o impacto do aprendizado de máquina nas organizações e apresentar informações úteis aos usuários finais sem comprometer a velocidade ou a qualidade.
A principal diferença entre MLOps e DevOps está em seus respectivos domínios e áreas de foco. O DevOps se originou da engenharia de software e tem como foco principal o desenvolvimento e as operações da produção de software em grande escala. Ele tem como objetivo trazer uma abordagem rápida e continuamente iterativa para o envio de aplicações, enfatizando a automação, a colaboração e a entrega eficiente.
Por outro lado, MLOps é um conjunto de práticas de engenharia específicas para projetos de aprendizado de máquina, que estende os princípios do DevOps ao mundo da ciência de dados. As MLOps abrangem todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a coleta e o pré-processamento de dados até o desenvolvimento, a avaliação, a implantação e o treinamento contínuo de modelos. Ele unifica esses diversos processos em um pipeline coeso e de ponta a ponta, garantindo que os modelos de aprendizado de máquina possam ser desenvolvidos e mantidos com eficiência em ambientes de produção. Embora MLOps e DevOps compartilhem princípios de automação e colaboração, as MLOps os aplica aos desafios e requisitos exclusivos do aprendizado de máquina.
MLOps e AIOps são disciplinas distintas, mas que se complementam, no campo da inteligência artificial e das operações. As MLOps se concentram principalmente na gestão de modelos e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo sua implantação, monitoramento e manutenção eficientes em ambientes de produção. AIOps, por outro lado, significa “Artificial Intelligence for IT Operations” (inteligência artificial para operações de TI) e se concentra no uso de IA e técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a gestão de TI e infraestrutura, incluindo tarefas como automatizar a detecção de anomalias, análise de causa raiz e manutenção preditiva. Embora as MLOps lidem especificamente com modelos de aprendizado de máquina, o AIOps é mais amplamente orientado para otimizar a gestão e o desempenho de sistemas e operações de TI por meio de informações e automação orientadas por IA.
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