Plataformas MLOps

As plataformas MLOps, ou plataformas de operações e aprendizado de máquina, são sistemas e serviços de software que permitem o desenvolvimento e a implantação de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina. O foco do MLOps é simplificar o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos, bem como gerenciar a infraestrutura que executa os modelos e fornece seus resultados.

Em geral, uma plataforma de MLOps consiste em vários componentes, incluindo um ambiente de desenvolvimento e treinamento de modelos, uma plataforma de dimensionamento para treinamento em larga escala, uma plataforma de gerenciamento automatizado de modelos e um ambiente de implantação.

O desenvolvimento e o treinamento de modelos geralmente são feitos usando alguma combinação de IDEs, sistemas de controle de versão, plataformas baseadas em nuvem e conjuntos de ferramentas. Os usuários podem codificar, depurar, otimizar e até mesmo automatizar o desenvolvimento de modelos. Essas ferramentas permitem que os modelos sejam testados, treinados, aprimorados e implantados de forma incremental.

A plataforma de dimensionamento permite que os usuários gerenciem e executem o treinamento de modelos em grande escala. Centros de dados com recursos de computação de alto desempenho são disponibilizados para treinamento em larga escala, conjuntos de dados extremamente grandes e maior precisão.

Uma plataforma de MLOps também costuma incluir uma plataforma automatizada de gerenciamento de modelos. Essa plataforma permite que os modelos sejam rastreados e monitorados à medida que passam pelo ciclo de vida do desenvolvimento. Ela pode ajudar as equipes a acompanhar a qualidade de seus modelos, sinalizar quaisquer problemas que possam surgir ao longo do caminho e facilitar o compartilhamento de modelos entre as partes interessadas.

Por fim, uma plataforma MLOps inclui um ambiente de implantação para implantar, gerenciar e monitorar modelos em produção. Normalmente, esse ambiente combina uma plataforma de orquestração para definir o pipeline de execução de modelos com uma solução de implantação baseada em nuvem e/ou local para implantar os modelos.

As plataformas MLOps são projetadas para simplificar o processo de desenvolvimento, dimensionamento, gerenciamento e implantação de modelos, desde o desenvolvimento inicial até o uso na produção. Elas podem oferecer benefícios como a aceleração dos ciclos de desenvolvimento, a redução das barreiras à escalabilidade e até mesmo o aumento da robustez do desempenho de um modelo. Dessa forma, as plataformas MLOps estão se tornando cada vez mais populares e são uma parte essencial do fluxo de trabalho moderno de aprendizado de máquina.