Machine Learning life cycle: entenda como funciona o ciclo de vida do MLOps!

Com a aceleração da transformação digital, cada vez mais empresas usam tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning para otimizar seus negócios e automatizar processos. 

Nesse contexto, profissionais de TI têm algumas tarefas e desafios extras: cuidar das estruturas e das operações ligadas a essas tecnologias. Machine Learning Life Cycle é um exemplo disso.

Para garantir os melhores resultados para as empresas, soluções de Machine Learning precisam ser gerenciadas, escaladas e implantadas seguramente. Tudo isso faz parte do processo de MLOps (Machine Learning Operations), que visa garantir o alto desempenho desses sistemas.

Nesse post, você entenderá melhor como funciona o MLOps, seu ciclo de vida, e porque é essencial contar com boas práticas para assegurar a eficiência desse tipo de tecnologia. Continue a leitura!

O conceito de MLOps e seus principais desafios

MLOps (Machine Learning Operations) é um processo e conjunto de práticas visando implementar e manter modelos de Machine Learning em produção, de maneira estável e eficaz.

Assim, o gerenciamento de Machine Learning Life Cycle faz parte desse processo, para padronizar e fazer a manutenção de algoritmos inteligentes, buscando manter a funcionalidade e bom desempenho dos modelos.

Essa área tem sinergia com DevOps e engenharia de dados, uma vez que modelos de Machine Learning automatizados, utilizam processos relacionados ao desenvolvimento de sistemas, infraestrutura e operações de tecnologia.

Os desafios envolvidos em MLOps

A área e os processos de MLOps surgiram justamente diante de desafios e demandas importantes. Em primeiro lugar, as empresas logo perceberam que criar um modelo de Machine Learning era apenas um começo, uma primeira etapa no seu ciclo de vida.

O que se seguiam eram atividades complexas, que envolvem:

• a documentação;
• gerenciamento de dados;
• versionamento de códigos;
• governança de modelos;
• ambientes de tecnologia.

Hoje, os modelos não são apenas criados e implantados, mas é necessário também monitorar o desempenho, escalar, realizar mudanças nos códigos para aprimorar modelos vigentes e muito mais. Tudo isso gera maiores complexidades e desafios para empresas, especialmente diante de fatores como:

• falta de alinhamento entre equipes: profissionais trabalhando em formato de silo acabam ficando isolados, sem conhecimento do fluxo de trabalho, atrapalhando a colaboração;
• ausência de padronização: sem processos reproduzíveis e organizados dentro de um padrão, equipes de TI utilizam técnicas e práticas diferentes toda vez que vão desenvolver um novo modelo;
• carência de recursos: às vezes é preciso contar com muito tempo e profissionais disponíveis para operacionalizar Machine Learning Life Cycle;
• auditabilidade: um desafio é garantir que os modelos possam ser auditados, mantendo os padrões e o desempenho ao longo do tempo;
• explicabilidade: muitos modelos de Machine Learning são considerados “caixas pretas”, significando não haver como explicar como os algoritmos funcionam.

Desafios como esses são muito comuns em outras áreas da tecnologia, como desenvolvimento de aplicações e sistemas.

É por isso que o processo de DevOps foi criado: para estabelecer um conjunto de processos e gerenciar o ciclo de vida dessas plataformas.

Baseado nisso, o MLOps surgiu para oferecer uma abordagem que permita o monitoramento e gestão do Machine Learning Life Cycle.

As etapas do Machine Learning Life Cycle

Quais são, afinal, as etapas que compõem o ciclo de vida de um modelo de Machine Learning e as práticas que fazem parte do MLOps? Descubra a seguir.

Planejamento de aplicações movidas a ML

Nessa fase, cientistas se dedicam a mapear os objetivos e as prioridades do negócio para projetar um algoritmo de ML. 

Uma vez definidos os requerimentos dos modelos e os problemas que a solução de ML resolverá, são padronizados e inspecionados os dados disponíveis.

Desenvolvimento e experimentação de modelos

Com posse dos dados definidos anteriormente, estes serão explorados e analisados para que sejam desenvolvidos algoritmos inteligentes, capazes de criarem uma solução de operações matemáticas que resolvem um problema de dados, comumente chamados de “treinamento dos modelos”

Assim, essa fase, que é a que consome mais tempo do Machine Learning Life Cycle, dedicando-se a desenvolver os modelos, treiná-los e testá-los. 

Essa etapa envolve também verificar sua aplicabilidade e estabilidade, além de validar se ele atende os objetivos de negócio.

Operações de ML

Essa última fase está ligada à entrega do modelo desenvolvido para a produção e o estabelecimento de processos e práticas de DevOps, sendo:

• versionamento: consiste em estratégias para gerenciar as diferentes versões de um código, de um sistema ou de um modelo. É uma forma de administrar as mudanças que são feitas e de garantir mais segurança na transição de uma versão para outra. 
• testes: testes automatizados são realizados para validar os códigos e garantir que o modelo está sendo implantado com qualidade, escalabilidade, segurança e que não vá gerar erros;
• entrega contínua: em vez de focar em fazer uma grande entrega de uma só vez, times de desenvolvedores costumam fazer entregas contínuas, frequentes e automatizadas, que asseguram o funcionamento do modelo com maior controle de qualidade e menos falhas;
• monitoramento: a fase final do ciclo dedica-se a acompanhar continuamente a performance e aderência dos modelos, monitorar indicadores, identificar erros e gargalos e trabalhar em correções para potencializar os resultados.

Níveis de maturidade em MLOps

Níveis de maturidade em MLOps determinam o grau de operacionalização e desenvolvimento contínuo de Machine Learning, em que processos de retreino e redesenvolvimento podem ser necessários.

Um sistema de MLOps pode exibir três níveis de maturidade, que são:

• inicial: muita execução manual é comum no início do desenvolvimento de um modelo. Esse nível se caracteriza por operações ainda realizadas pontualmente, como preparação e validação de dados, testagem, entre outras de forma bem artesanal;
• automação do pipeline: aqui já uma execução automática dos modelos em produção. Para métodos não-supervisionados, por exemplo, também é automatizada a etapa de treinamento do modelo, assim, na medida em que novos dados entram e o modelo precisa ser retreinado, o sistema automaticamente realiza esse processo;
• automação do pipeline CI/CD: práticas como CI/CD são incorporadas para execução e implementação contínua de modelos em produção com alto grau de qualidade e escalabilidade, mantendo-os confiáveis e ágeis.

Nesse ponto, vale a pena conhecer alguns conceitos trazidos do universo de DevOps que se aplicam também em MLOps. São etapas importantes como:

• Integração Contínua (CI): trabalha para ampliar as testagens e validações com a entrada de novos códigos e componentes para aplicação;
• Entrega Contínua (CD): é uma prática que foca na entrega de novas abordagens e melhorias dos modelos em ciclos curtos de implementação;
• Treinamento Contínuo (CT): característico do MLOps, cuida do retreinamento e reimplantação automáticos dos modelos;
• Monitoramento Contínuo (CM): está relacionada à constante acompanhamento de métricas, produção e desempenho do modelo em conexão com os objetivos do negócio.

MLOps no Google Cloud Platform

A inovadora solução do Google, sua Google Cloud Platform, lançou uma solução voltada exclusivamente para facilitar a execução MLOps, o Vertex AI.

Essa ferramenta permite que equipes multidisciplinares trabalhem com Machine Learning Life Cycle em uma única ferramenta otimizada. Isso contribui para a organização, alinhamento e desempenho do projeto, além de permitir um melhor controle de custos.

O MLOps é um conceito importante para assegurar a qualidade e efetividade de um projeto com ML. Ao investir em práticas para cuidar das etapas do Machine Learning Life Cycle, empresas garantem o desenvolvimento de uma solução saudável, produtiva e eficiente, que ajudará a atingir os objetivos do negócio e entregar todo o potencial dessa tecnologia.

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