O que é o MLOps?
MLOps, abreviação de Machine Learning Operations, é um conjunto de práticas que automatizam o processo de construção, implementação e manutenção de modelos de machine learning. Aplica essencialmente os princípios DevOps de colaboração e automatização ao ciclo de vida do machine learning, incluindo os modelos de treino, teste, implementação e monitorização.
O MLOps tem como objetivo assegurar que os modelos de machine learning são fiáveis, eficientes e proporcionam valor ao mundo real. Ajuda as organizações a implementar sem problemas modelos de machine learning na produção e a mantê-los a funcionar eficazmente.
O que é o Machine Learning?
O Machine Learning é um campo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender e melhorar a experiência sem serem explicitamente programados. Implica o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitam aos sistemas realizar eficazmente tarefas específicas, analisando dados, identificando padrões e fazendo predições ou decisões.
A ideia-chave por detrás do machine learning como parte de soluções de IA é criar programas que possam aceder a dados, aprender com eles e, depois, usar essa aprendizagem para tomar decisões informadas ou previsões sem depender de uma programação baseada em regras.
O Machine Learning engloba uma variedade de abordagens, cada uma com seus pontos fortes e aplicações. Eis alguns tipos habituais:
Aprendizagem supervisionada
Nesta abordagem, os dados utilizados no treino são classificados. Imaginem mostrar um algoritmo de aprendizagem automático milhares de imagens de gatos e cães, com cada imagem claramente rotulada. Isto permite que o algoritmo aprenda as características que distinguem os gatos dos cães e depois aplique esse conhecimento para identificar imagens novas e não vistas.
Aprendizagem não supervisionada
Aqui, os dados não são classificados. O algoritmo de aprendizagem automática deve encontrar, de forma independente, padrões e relações dentro dos dados. Isto pode ser útil para tarefas como a deteção de anomalias ou a agregação de dados.
Aprendizagem por reforço:
Este método envolve o treino de um algoritmo através de um processo de tentativa e erro. O algoritmo interage com um ambiente simulado e recebe recompensas por comportamentos desejados, permitindo-lhe aprender estratégias ótimas ao longo do tempo.
Machine Learning no contexto da IA
A Inteligência Artificial, no seu núcleo, é a ciência de criar máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Estas tarefas vão desde a resolução de problemas e a tomada de decisões até ao reconhecimento de voz e à tradução de linguagem. A IA engloba muitas técnicas e metodologias, entre as quais o Machine Learning emergiu como uma ferramenta particularmente potente e versátil. A ideia fundamental por detrás do ML é que os sistemas podem aprender a partir de dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
O Machine Learning acelera a evolução da IA ao oferecer uma abordagem mais dinâmica à análise de dados. Esta capacidade permite que os sistemas de IA se adaptem a novas circunstâncias e melhorem ao longo do tempo, o que é crucial para as aplicações que requerem atualizações frequentes ou que lidam com conjuntos de dados complexos e variáveis.
Graças aos seus algoritmos de aprendizagem, os modelos ML podem processar grandes volumes de dados a uma velocidade e escalabilidade inatingíveis para os analistas humanos. Esta eficiência é a razão pela qual o ML se tornou a espinha dorsal de muitos sistemas de IA contemporâneos, impulsionando avanços em áreas tão diversas como saúde, finanças, veículos autónomos e cidades inteligentes.
O ML é um domínio importante da IA e faz parte de um ecossistema mais amplo de tecnologias IA, incluindo o deep learning, o processamento de linguagem natural (PLN) e a robótica. O Deep Learning, um subconjunto do ML, desenvolve tarefas complexas como o reconhecimento de imagem e fala através de redes neurais que imitam as funções do cérebro humano.
O PLN, que permite às máquinas compreender e interpretar a linguagem humana, otimiza frequentemente o ML para melhorar os algoritmos. Em robótica, os algoritmos de ML ajudam os robôs a aprender a partir do seu ambiente e experiências, melhorando a sua autonomia. Esta interdependência ilustra como o ML não só beneficia como também contribui para o avanço de outros domínios IA.
Como funciona o MLOps?
O ciclo de vida do MLOps é composto por quatro ciclos primários. Cada ciclo define a etapa para a execução de operações de machine learning bem-sucedidas. Os quatro ciclos ou fases são:
Ciclo de dados:
Isto envolve a recolha e preparação de dados para o ML model training. Os dados brutos são recolhidos de várias fontes e técnicas como a engenharia de funcionalidades transformam-nos e organizam-nos em dados classificados prontos para o treino de modelos.
Ciclo do modelo:
Neste ciclo, o modelo ML é treinado utilizando os dados preparados. É crucial acompanhar as diferentes versões do modelo à medida que ele progride ao longo do ciclo de vida, o que pode ser feito usando ferramentas como o MLflow.
Ciclo de desenvolvimento
O modelo treinado é desenvolvido, testado e validado para garantir que está pronto para implementação em um ambiente de produção. As tubagens automatizadas de integração contínua/entrega contínua (CI/CD) podem reduzir as tarefas manuais.
Ciclo de operações:
Este processo de monitorização garante que o modelo de produção continua a ter um bom desempenho e é treinado novamente para melhorar ao longo do tempo. Os MLOps podem treinar novamente o modelo de forma programada ou quando as métricas de desempenho estão abaixo de um determinado limite.
Princípios fundamentais subjacentes aos MLOps
O MLOps foi concebido com base em princípios fundamentais que garantem a fiabilidade, a eficiência e a escalabilidade dos modelos de machine learning no mundo real. Aqui está uma quebra de alguns princípios fundamentais:
Automatização
Um dos princípios fundamentais dos MLOps é a automatização das tarefas repetitivas ao longo de todo o ciclo de vida do machine learning. incluindo a gestão do pipeline de dados, a formação de modelos, os testes, a implementação e a monitorização. A automatização minimiza o erro humano e liberta os cientistas de dados para se concentrarem em tarefas de nível superior, como o desenvolvimento e a melhoria de modelos.
Controlo e reprodutibilidade das versões:
MLOps enfatiza o seguimento de todas as alterações feitas aos dados, ao código e aos modelos. Isto permite facilmente reverter para as versões anteriores, caso seja necessário, e assegura a reprodutibilidade das experiências. Todos na equipa podem entender a linhagem do modelo e como ela foi desenvolvida.
Integração e fornecimento contínuos (CI/CD):
O MLOps moderno integra-se com as ferramentas de desenvolvimento utilizadas pelos cientistas de dados. Quando são feitas alterações, os testes automatizados garantem que tudo funciona como esperado. Isto deteta erros no início do ciclo de desenvolvimento e evita atrasos na implementação.
Colaboração:
O MLOps promove a colaboração entre as equipas de data science, engenharia e operações. Ao racionalizar os fluxos de trabalho e ao oferecer uma visibilidade partilhada no ciclo de vida do modelo, a MLOps divide os silos e garante que todos trabalham no mesmo objetivo.
Loops de monitorização e feedback:
O processo MLOps monitoriza continuamente o desempenho dos modelos implementados. Rastreia métricas como precisão, justiça e potenciais enviesamentos. Se algo correr mal, os alertas são despoletados, provocando uma investigação e permitindo a tomada de medidas corretivas. Este ciclo de feedback é crucial para manter o desempenho dos modelos e para se adaptar às mudanças do mundo real.
Conformidade regulamentar e de administração:
É igualmente essencial que os MLOps apliquem políticas e procedimentos em torno do desenvolvimento e da implementação de modelos. Isto garante o cumprimento das regulamentações de justiça, explicabilidade e privacidade de dados. As ferramentas MLOps podem acompanhar a origem dos dados utilizados para treinar modelos e documentar o processo de tomada de decisões para as auditorias.
Escalabilidade e eficiência:
As práticas MLOps asseguram que todo o pipeline de machine learning consegue gerir volumes de dados crescentes e aumentar a complexidade dos modelos. Isto implica a utilização de infraestruturas baseadas na cloud e de tecnologias de conteinerização para uma utilização eficiente dos recursos e uma implementação de modelos em vários ambientes.
Quais são as vantagens dos MLOps?
MLOps oferece uma gama de benefícios que agilizam o ciclo de vida do machine learning e libertam o verdadeiro potencial dos seus modelos. A automatização de tarefas repetitivas, como a preparação, o treino e a implementação de dados, liberta os cientistas de dados para tarefas mais estratégicas. As práticas CI/CD aceleram o desenvolvimento, detetando os erros mais cedo e assegurando uma implementação fluida. Isto traduz-se numa relação tempo/valor mais rápida para os seus projetos de machine learning.
Favorece igualmente a colaboração entre as equipas de Data Science, de engenharia e de operações. As ferramentas e os processos partilhados dão a visibilidade a todos no ciclo de vida do modelo, conduzindo a uma melhor comunicação e a fluxos de trabalho simplificados.
As práticas MLOps como a conteinerização e a infraestrutura baseada na cloud permitem-lhe lidar com volumes de dados crescentes e aumentar a complexidade dos modelos. Isto permite-lhe aumentar eficazmente os seus esforços de machine learning à medida que as suas necessidades evoluem.
As equipas que utilizam MLOps em vez de outra via para o sucesso do machine learning também usufruem do facto de o MLOps aplicar políticas e procedimentos em torno do desenvolvimento e implementação de modelos. Desta forma, os seus modelos cumprem as regulamentações de justiça, explicabilidade e privacidade de dados. As ferramentas MLOps podem acompanhar os processos de tomada de decisão de linhagens de dados e documentos para as auditorias.
No conjunto, entre a automatização de tarefas e a otimização da utilização de recursos com as práticas MLOps, as equipas que utilizam MLOps veem-no conduzir a uma redução significativa de custos. Além disso, ao detetar erros mais cedo e ao implementar modelos de alta qualidade, poderá evitar dispendiosos problemas de retrabalho e desempenho durante o processo.
Finalmente, o MLOps facilita um ciclo de feedback onde os modelos implementados são continuamente monitorizados. Isto permite identificar degradação do desempenho, desvios de dados ou potenciais enviesamentos. A resolução destes problemas assegura de forma pró-ativa a pertinência dos seus modelos e a obtenção de resultados ótimos ao longo do tempo.
Implementação de MLOps
As organizações devem começar por implementar a infraestrutura necessária à implementação de MLOps. Isto inclui o uso de um sistema de controle de versão para gerenciar código, dados e artefatos de modelo, a implementação de um pipeline de CI/CD para automatizar a construção, o teste e a implantação de modelos, a implementação de um registo de modelo para armazenar e modelos treinados em versão, e a implementação de monitoramento e alertas para rastrear o desempenho de modelos em produção.
De seguida, as organizações devem definir os seus fluxos de trabalho MLOps. Isto implica estabelecer um processo iterativo e incremental para a conceção, desenvolvimento e exploração de aplicações ML, automatizar o pipeline ML completo (incluindo a preparação de dados, o treino de modelos, a avaliação e a implementação) e implementar processos contínuos de reciclagem e atualização de modelos baseados na monitorização da produção.
Finalmente, as organizações devem adotar as melhores práticas MLOps, como a utilização de containers para garantir ambientes de desenvolvimento e implementação consistentes, a implementação de testes rigorosos em cada etapa do pipeline ML, a manutenção de um armazenamento de funcionalidades para gerir e alterar as funcionalidades dos dados de entrada das versões, o aproveitamento de plataformas MLOps ou de ferramentas para simplificar a implementação e a promoção da colaboração entre os data scientists, os engenheiros ML e as equipas DevOps.
Quais são os desafios associados aos MLOps?
A implementação de MLOps, embora incrivelmente vantajosa, é acompanhada por desafios únicos. As questões relacionadas com os dados constituem um obstáculo importante. Garantir a qualidade dos dados ao longo do pipeline é primordial, uma vez que os dados insuficientes conduzem a modelos com um desempenho incorreto e potencialmente nocivos. Além disso, a gestão da versionização de dados para a reprodutibilidade de modelos e os processos de governança para lidar com questões de segurança, privacidade e éticas são partes complexas do quebra-cabeça MLOps.
A falta de pessoal qualificado também cria barreiras nas estradas. O MLOps exige especialistas multifuncionais em ciências de dados, engenharia de software e princípios de DevOps. Encontrar esses indivíduos pode ser bastante complicado. Além disso, o sucesso da MLOp depende na promoção da colaboração entre equipas historicamente isoladas.
Derrubar barreiras entre cientistas de dados, programadores e pessoal de operações, alinhando-se em objetivos e processos, requer uma mudança cultural consciente no seio das organizações.
Os modelos de monitorização após a implementação são outra área frequentemente negligenciada. O mundo real é dinâmico e o desempenho de um modelo irá degradar-se ao longo do tempo devido à deriva concetual.
São necessários sistemas e mecanismos de monitorização pró-ativos para recolher os comentários dos utilizadores, de forma a garantir que os modelos são continuamente melhorados e alinhados com as suas necessidades profissionais. Por fim, a experimentação e a reprodutibilidade podem tornar-se complexas. É essencial acompanhar a multitude de experiências, variações nos dados e resultados associados para compreender o processo de desenvolvimento do modelo e simplificar futuras atualizações.
Embora estes desafios não devam ser subestimados, eles podem ser explorados com sucesso. Investir em plataformas especializadas de MLOps, oferecer oportunidades de formação aos funcionários existentes e dar prioridade a uma comunicação e colaboração claras entre as equipas, ajuda a preparar o caminho para uma implementação mais fluida de MLOps.
Compreender a diferença entre MLOps e DevOps
A principal diferença entre os DevOps e os MLOps é que os MLOps se concentram especificamente nos desafios únicos de implementação e gestão de modelos de machine learning em produção. Em contrapartida, DevOps é um conjunto mais amplo de práticas para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software.
Enquanto os DevOps e os MLOps visam colmatar o fosso entre desenvolvimento e operações, os MLOps acrescentam considerações adicionais específicas ao machine learning. Estes planos incluem a gestão dos dados utilizados para treinar modelos, a validação do desempenho do modelo e modelos de monitorização da degradação do desempenho ao longo do tempo, à medida que os dados do mundo real a que estão expostos são alterados.
Num pipeline DevOps, o foco está na automatização da criação, teste e implementação de aplicações de software. Num pipeline MLOps, as etapas adicionais para a preparação dos dados, o treino de modelos e a avaliação de modelos devem ser automatizadas e integradas no processo de implementação.
Outra diferença fundamental é a necessidade de os MLOps incorporarem princípios de IA responsáveis e éticos. Garantir que os modelos de machine learning se comportem de forma imparcial e transparente é uma preocupação crítica que é menos proeminente no desenvolvimento de software tradicional.
Enquanto os DevOps e os MLOps partilham muitos princípios comuns em matéria de colaboração, automatização e aperfeiçoamento contínuo, os MLOps apresentam complexidades adicionais em torno dos dados, dos modelos e da governança dos modelos que requerem ferramentas e práticas especializadas, para além do que é normalmente encontrado num ambiente DevOps.
Exemplos de MLOps
O MLOps é utilizado por grandes e pequenas empresas. Por exemplo, um banco líder implementou MLOps para agilizar o processo de integração de clientes. O banco utilizou modelos ML para automatizar a verificação das informações dos clientes e detetar fraudes em tempo real. Isto melhorou a experiência do cliente à medida que o processo de integração se tornava mais rápido e mais eficiente. O banco também reduziu o risco de fraude, o que aumentou a confiança dos clientes.
Do mesmo modo, uma grande empresa retalhista utilizou MLOps para melhorar a gestão da sua cadeia de abastecimento. A empresa utilizou modelos ML para prever a procura do produto e otimizar a afetação de recursos nos seus armazéns. Resultado: maior precisão na previsão da demanda, redução de desperdício e aumento da eficiência na cadeia logística.
MLOps ajuda com a saúde, também. Um profissional de saúde utilizou MLOps para melhorar os resultados dos pacientes. O fornecedor utilizou modelos de ML para analisar os dados dos pacientes e identificar estes últimos em risco de sofrer eventos adversos. Esta informação foi utilizada para intervir e prevenir eventos adversos, e o fornecedor verificou uma melhoria significativa nos resultados dos pacientes.
Uma grande empresa de logística utilizou MLOps com o Google Cloud AI Platform para otimizar os processos da sua cadeia de aprovisionamento. A empresa desenvolveu e implementou modelos de ML que poderiam prever com precisão a procura, otimizar rotas e reduzir os prazos de entrega. Isto melhorou a eficiência global da cadeia de abastecimento e reduziu os custos.
Estes exemplos demonstram como as organizações das várias indústrias utilizaram os MLOps para racionalizar os seus fluxos de trabalho de machine learning, melhorar a eficiência operacional e oferecer um verdadeiro valor comercial.
A potência da inteligência artificial ao alcance de todos
A inteligência artificial (IA) pode muitas vezes parecer uma Data Science reservada exclusivamente aos iniciados. Na OVHcloud, estamos convencidos do incrível potencial dessa prática em todos os setores de atividade. E acreditamos que a complexidade não deve ser um obstáculo na utilização do Big Data e do Machine Learning. Assim, esforçamo-nos por fornecer ferramentas capazes de resolver alguns desafios das empresas (como a análise preditiva de conjuntos de dados) e de simplificar a sua utilização junto de utilizadores de todos os perfis.
OVHcloud e MLOps
Além de fornecer uma vasta gama de soluções de armazenamento, a OVHcloud oferece as melhores soluções de Machine Learning, bem como serviços Data Analytics, concebidos para processar os seus conjuntos de dados com pouco esforço, ao mesmo tempo que ajuda a criar informações relevantes para uma melhor gestão e crescimento da empresa.
Data Processing
Quando deseja processar os dados do seu negócio, tem um determinado volume de dados num local, e uma dúvida noutro, sob a forma de algumas linhas de código. Com o Data Processing, a OVHcloud implementa, em poucos minutos, um cluster Apache Spark para responder à sua dúvida.
Data Analytics
Uma gama completa de serviços para explorar os seus dados.
Aliada às nossas múltiplas soluções de armazenamento e Machine Learning, a OVHcloud oferece-lhe uma gama de serviços Data Analytics para analisar facilmente os seus dados. Desde a recolha até à manipulação dos dados, construímos ofertas claras que lhe permitem começar rapidamente, controlando os custos.
Orquestração e Containers
Acelere as suas aplicações profissionais com ferramentas de automatização de recursos cloud. Uma plataforma cloud oferece muito mais do que simples recursos de cálculo a pedido associados à rede. Oferece também um armazenamento flexível. Todas estas situações requerem reatividade e flexibilidade para otimizar a utilização dos recursos.