Já falamos aqui que a Inteligência Artificial e o Machine Learning deixaram de ser coisa de filme de ficção científica há bastante tempo. Se você ainda tem essa ideia de ligar IA e ML a robôs, laboratórios e cenas de cinema, está na hora de virar a chave e conhecer MLOps. E vamos explicar porque!

Hoje, o Machine Learning é uma peça importante para produzir modelos capazes de resolver dores que há pouco tempo atrás não tinham soluções. Porém, para isso, é preciso implementar o modelo de forma correta, com uma equipe capacitada e ciente de todas as etapas desse processo. 

Sim, o Machine Learning entrou para a família Ops, que contém os já famosos DevOps, DevSecOps, DataOps… mas colocar um modelo de ML em produção não é tão simples. Segundo o blog deeplearning.ai, apenas 22% das empresas que usam Machine Learning implantaram com sucesso o modelo.

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Inteligência Artificial Como ela está transformando os modelos de negócios

Quer saber como fazer isso? Confira nosso artigo e termine a leitura como um expert em MLOps!

O que é MLOps?

A sigla MLOps quer dizer operações de Machine Learning (do inglês, Machine Learning Operations). 

MLOps, por definição, são as melhores práticas para a sua corporação trabalhar com Inteligência Artificial. 

Ou seja, MLOps nada mais é do que uma forma de orientar os processos do time de TI e os cientistas de dados a rodarem com a ajuda de vários produtos de software e serviços em nuvem.

Calma, vamos explicar! De maneira mais simples ainda: MLOps são as práticas para trabalhar com sucesso a Inteligência Artificial dentro do ambiente empresarial. 

Você deve estar se perguntando por que isso é tão importante. Bem, primeiro porque a Inteligência Artificial vem impactando e modificando modelos de negócios em diversos segmentos, no mundo todo. 

São muitos os exemplos em operação e alguns já estão revolucionando a maneira como as empresas se posicionam em seus mercados. 

Para se aprofundar nesse assunto, confira nosso guia “Inteligência Artificial: Como ela está transformando os modelos de negócios”.

Sobre o MLOps, fique aqui. Vamos explicar logo em seguida!

Como funciona o Machine Learning Ops?

Para explicar como funciona o MLOps, vamos fazer um exercício e imaginar a  seguinte situação – que pode ser bem real: 

Sua corporação decidiu começar a investir em Machine Learning. Começou um passo à frente e já possui um time de experts capacitado para produzir os modelos necessários para solucionar suas dores. 

As métricas de desempenho estão calibradas, os dashboards estão funcionando, as demos estão rodando e a equipe já conhece o DevOps. 

Aí vem a pergunta dos stakeholders: em quanto tempo conseguimos ter um modelo em produção?

Sua resposta seria “rapidamente”, certo? Errado. Isso acontece porque Machine Learning não se trata apenas de de código. E é aí que mora o grande desafio.

Anote aí:

Machine Learning = código + dados

Códigos são possíveis de controlar e prever. Dados, não necessariamente. Os dados vêm de fora e não de um ambiente controlado. Ou seja, podem (e vão!) mudar o tempo todo. E você não tem controle disso. 

Calma, não precisa abortar a missão. É aí que o MLOps entra em cena! Utilizar as melhores práticas fará com que sua corporação consiga trabalhar com Inteligência Artificial e gerar valor para o negócio.

Diferenças entre MLOps, DevOps e DataOps

Agora que você entendeu o conceito de MLOps, talvez tenha ficado em dúvida quando falamos que ter uma equipe rodando no modelo DevOps não iria, necessariamente, fazer diferença. 

Isso acontece porque a família Ops, apesar de ter o mesmo conceito em sua origem, possui modelos com diferentes aplicações. Vamos definir os conceitos de cada um para clarificar as diferenças entre eles.

Envolve a automatização da governança de TI – e é ainda mais efetiva com a aplicação do desenvolvimento ágil. O DevOps integra a área de desenvolvimento e operações. 

Basicamente, estamos falando de um termo criado para descrever práticas de integração e favorecer um ambiente de desenvolvimento mais seguro e ágil. Já é um conceito bem difundido no meio empresarial.

Combinando esses conceitos, o DataOps traz as boas práticas que vão diluir as barreiras e complicações existentes entre as áreas de desenvolvimento e operações analíticas.

DataOps é uma cultura e uma metodologia. Ele é uma prática de desenvolvimento ágil que reúne as equipes de DevOps com engenheiros e cientistas de dados para apoiar decisões e estratégias focadas em dados.

MLOps é modelado na disciplina do DevOps: desenvolvedores de software (os Devs) + de operações de IT (Ops).

O MLOps adiciona os cientistas de dados a essa equação. Eles serão os responsáveis por prepar os conjuntos de dados e criar modelos de Inteligência Artificial que para fazer a análise. 

Além dos cientistas, também podemos incluir os engenheiros de Machine Learning, que vão executar os conjuntos de dados nos modelos de forma automatizada.

Resumidamente…

DevopsDataOpsMLOps
Desenvolvimento + OperaçõesÁgil + DevOps + Controle de Processos EstatísticosMachine Learning + DevOps + Engenharia de Dados

Por onde começar: 5 primeiros passos para implementar um modelo MLOps

1. Equipes Híbridas

A metodologia Ágil já tem como premissa equipes multidisciplinares para o sucesso de projetos. 

O mesmo acontece aqui: é muito pouco provável que uma pessoa só seja boa em tudo. Portanto, uma equipe híbrida atende toda uma gama de habilidades necessárias para fazer o MLOps rodar com sucesso. 

  1. Sobre o ambiente

É importante levar em consideração tudo que sua equipe vai precisar antes de iniciar seu projeto. 

De hardware a software, cheque com eles o que será necessário logo no primeiro momento para não inviabilizar etapas lá na frente.

  1. Conhecimento em DevOps

O ideal é ter noção do que é o DevOps. Não necessariamente o sucesso de um modelo está ligado ao do outro, mas ter conhecimento vai ajudar bastante.

Se você for inexperiente em DevOps e em Machine Learning, a experimentação e a produção vão exigir um rigor diferente. O ideal é separar os dois.

  1. Prepare seus dados

É importante ter uma cadência para capturar novos dados e manter seus modelos atualizados. 

Uma dica: existem boas ferramentas que podem te ajudar nesse sentido.

  1. Treinamento e avaliação do modelo

Defina e entenda quais serão os KPIs e métricas utilizados para considerar um modelo de sucesso. Se você não tiver um parâmetro ficará difícil estabelecer se o desempenho geral de um modelo é bom o suficiente em detrimento de outro.

No final do dia, o que importa é que cada time encontre a combinação de produtos, serviços e práticas de MLOps que melhor se conectem aos seus casos de uso. 

A grande maioria de ferramentas existentes para esse fim criam uma maneira automatizada de executar a IA de maneira fluida, como parte da vida digital de uma corporação.

Ficou com alguma dúvida sobre como startar o MLOps na sua corporação? Nossos cientistas de dados podem ajudar. Entre em contato conosco e vamos falar sobre seus desafios!