Operações de machine learning (MLOps)

O que são operações de machine learning (MLOps)?

Os modelos de machine learning fornecem insights valiosos para os negócios, mas somente se esses modelos puderem acessar e analisar os dados da organização continuamente. As operações de machine learning (MLOps) são o processo crítico que torna isso possível.

As MLOps são um processo interfuncional, colaborativo e iterativo que operacionaliza a data science. As MLOps fazem isso tratando o machine learning (ML) e outros tipos de modelos como artefatos de software reutilizáveis. Os modelos podem então ser implantados e monitorados continuamente por meio de um processo repetível.

As MLOps suportam integração contínua e implantação rápida e repetível de modelos. Dessa forma, elas ajudam as empresas a descobrir informações valiosas e insights mais rápidos. As MLOps também envolvem o monitoramento contínuo e o retreinamento de modelos em produção para garantir que eles tenham um desempenho ideal à medida que os dados mudam com o passar do tempo.

Os benefícios das MLOps

Um dos principais benefícios das MLOps é que elas permitem que data science, machine learning, estatística e outros tipos de modelos forneçam valor de negócios rapidamente. As MLOps fazem isso garantindo que os modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados continuamente. O processo das MLOps permite:

• Implantar mais modelos mais rapidamente com processos automatizados
• Aceleração do tempo de ROI com a entrega rápida de modelos
• Otimização da produtividade por meio da colaboração e da reutilização de modelos
• Redução do risco de perder tempo e dinheiro em modelos que nunca são colocados em produção
• Monitoramento e atualização contínua dos modelos à medida que as informações mudam ao longo do tempo

O processo das MLOps

As MLOps dão suporte à rápida entrega de modelos em escala. Uma versão reduzida do processo MLOps inclui as seguintes etapas:

Criação – envolve data prep, engenharia de recursos, criação de modelos e testes.

Gerenciamento – depois que os modelos são criados, eles são geralmente colocados em um repositório que é auditável e sob controle de versão para promover a reutilização em toda a organização.

Implantação – esta etapa envolve a exportação do modelo ou pipeline, a implantação e a integração com os sistemas e aplicativos de produção.

Monitoramento – o monitoramento contínuo é necessário para garantir o desempenho ideal. À medida que os dados mudam, o modelo pode ser retreinado ou um novo modelo pode substituir o existente.

Desafios com MLOps

Muitas empresas enfrentam desafios ao mover modelos de machine learning para ambientes de produção.

Em média, entre 60% e 80% dos modelos criados nunca são implantados. Além disso, normalmente leva de seis a oito meses para implantar um modelo. Se você implantar um modelo que foi criado há seis a oito meses, esse modelo pode estar obsoleto.

As organizações que se esforçam para integrar aplicativos de machine learning aos aplicativos de produção existentes desperdiçam tempo e dinheiro em projetos de data science que nunca são colocados em produção.

As MLOps podem reduzir muito o risco de tais falhas, colocando os modelos em produção mais rapidamente para fornecer o valor máximo para a empresa.

MLOps vs. DevOps vs. DataOps

As MLOps unificam a coleta de dados, o pré-processamento, o treinamento de modelos, a avaliação, a implantação e o retreinamento em um único processo fácil de manter. Essa colaboração e comunicação entre DevOps,, ITOps, engenheiros de dados, equipes de ciência de dados e outros departamentos traz um entendimento comum de como os modelos de machine learning em produção são desenvolvidos e mantidos, semelhante ao que as DevOps (operações de desenvolvimento) fazem pelo software. 

As DevOps se concentram na entrega contínua de software e na automação da integração, dos testes e da implantação de código. Elas não envolvem o gerenciamento de dados ou analytics. O processo das MLOps é modelado após as DevOps e depende da colaboração com as equipes de DevOps para serviços de implantação de modelos.

As DataOps (operações de dados) focam no gerenciamento de canais de dados e a automação de processos para reduzir o tempo necessário para conclusão do analytics.

MLOps e Analytic Process Automation

O Analytic Process Automation (APA) é uma solução maior e abrangente que reúne os importantes processos de preparo e combinação de dados, criação de modelos de machine learning e MLOps para ajudar as organizações a obterem informações sobre os resultados mais rapidamente.

O APA conecta todos os componentes básicos de data science e analytics, permitindo uma tomada de decisões mais inteligente e mais rápida. Com as soluções de APA, é fácil criar fluxos de trabalho automatizados e repetíveis para economizar tempo dos data scientists e otimizar os processos de data prep, criação de modelos e MLOps.

Como começar a utilizar as MLOps

A plataforma Alteryx Analytic Process Automation Platform™ é a chave para acelerar os seus processos de data science e obter sucesso com as MLOps.

O acesso aos dados, preparo, modelagem, monitoramento, ajuste do modelo e o compartilhamento dos resultados analíticos acontecem no mesmo lugar, em uma plataforma fácil de usar. Comece hoje mesmo com uma avaliação gratuita da plataforma.

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