MLOps é uma metodologia para a operacionalização de modelos de aprendizagem de máquinas. É uma combinação de práticas, ferramentas e processos que visam racionalizar todo o ciclo de vida do ML, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação e monitoramento. O objetivo do MLOps é facilitar o gerenciamento e a implantação de modelos de aprendizagem de máquinas em um ambiente de produção.
MLOps faz a ponte entre a ciência dos dados e a engenharia de software, permitindo uma melhor colaboração entre as duas disciplinas. Também ajuda a automatizar muitas das tarefas envolvidas no gerenciamento de modelos de aprendizagem de máquinas, o que pode liberar tempo para que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento de modelos.
A abordagem MLOps pode ser usada com qualquer tipo de modelo de aprendizagem de máquinas, incluindo modelos de aprendizagem profunda. O que são ferramentas em MLOps? Existem alguns tipos diferentes de ferramentas que são comumente usadas em MLOps, incluindo:
- Ferramentas de controle de versão: Estas ferramentas ajudam a gerenciar mudanças no código e dados, e podem ser usadas para rastrear experimentos e comparar diferentes versões de modelos. Ferramentas de controle de versão comuns usadas em MLOps incluem Git, Mercurial, e Subversion.
-Ferramentas de integração contínua: Estas ferramentas ajudam a automatizar o processo de construção, teste e implementação de mudanças de código. Ferramentas de integração contínua comuns usadas em MLOps incluem Jenkins, Travis CI, e CircleCI.
-Ferramentas de entrega contínua: Estas ferramentas ajudam a automatizar o processo de entrega de mudanças de código para a produção. As ferramentas de entrega contínua comuns usadas em MLOps incluem Puppet, Chef, e Ansible.
-Ferramentas de monitoramento: Estas ferramentas ajudam a monitorar o desempenho dos modelos ML na produção e podem ser usadas para detectar problemas e identificar oportunidades de melhoria. Ferramentas comuns de monitoramento usadas em MLOps incluem New Relic, DataDog, e AppDynamics.
Porque usamos MLOps?
MLOps, ou DevOps para aprendizagem de máquinas, é um conjunto de práticas que combina desenvolvimento de software (Dev) e operações (Ops) para agilizar o processo de entrega de modelos de aprendizagem de máquinas para produção.
O principal objetivo do MLOps é aumentar a velocidade e a qualidade da implantação de modelos de aprendizagem de máquinas, reduzindo ao mesmo tempo o risco de erros.
Os profissionais MLOps utilizam uma variedade de ferramentas e técnicas para automatizar o ciclo de vida da aprendizagem de máquinas, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação e monitoramento de modelos.
Ao utilizar MLOps, as empresas podem reduzir o tempo de colocação no mercado de novos modelos de aprendizagem de máquinas e melhorar a qualidade geral das suas iniciativas de aprendizagem de máquinas.
Os MLOps requerem codificação?
Sim, os MLOps (operações de aprendizagem de máquinas) requerem codificação. Isto porque MLOps é um processo que inclui os seguintes passos:
1. Preparação de dados: Esta etapa envolve limpeza e processamento de dados para que possam ser usados para treinar modelos de aprendizagem da máquina. Isto normalmente requer codificação em linguagens como Python ou R.
2. Treinamento de modelos: Esta etapa envolve o treinamento de modelos de aprendizagem de máquinas sobre os dados processados. Isto tipicamente requer codificação em linguagens como Python ou R.
3: Este passo envolve a implementação dos modelos de aprendizagem de máquinas treinados para que possam ser utilizados na produção. Isto tipicamente requer codificação em linguagens como Python ou R.