MLOps: o futuro das Operações de Machine Learning na transformação digital

A transformação digital está a redefinir as operações empresariais, conduzindo as organizações para uma era marcada pela automatização e análise avançada de dados. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são agentes fundamentais da transformação, permitindo às empresas inovarem e se adaptarem a um mercado em constante mudança.

Com a crescente utilização de IA nas empresarial, o MLOps (Machine Learning Operations) torna-se cada vez mais crucial para o sucesso empresarial, ao permitir o desenvolvimento, a implantação e a monitorização de modelos de Machine Learning de forma mais ágil e precisa.

O que é MLOps?

O MLOps é uma abordagem que combina as práticas de DevOps com as necessidades específicas do desenvolvimento e operação de modelos de Machine Learning. Ao integrar desenvolvimento, teste, implementação e monitorização num ciclo contínuo, o MLOps procura acelerar a entrega de modelos de ML em produção, garantindo eficiência e confiabilidade.

O MLOps surge como um facilitador, possibilitando a implementação de IA e ML em larga escala.

Ao contrário das práticas tradicionais de desenvolvimento, o MLOps adota uma abordagem colaborativa que envolve equipas multidisciplinares, incluindo data scientists, engenheiros de software e profissionais de TI.

Desafios que o MLOps vem ultrapassar

O MLOps veio agilizar e ultrapassar desafios que o campo de Machine Learning e os seus profissionais enfrentavam:

• Qualidade e disponibilidade de dados: os modelos de ML dependiam de dados, mas estes eram frequentemente desorganizados, incompletos ou desatualizados. Os profissionais de ML tinham de assegurar que havia dados suficientes, limpos, consistentes e relevantes para os seus modelos.
• Complexidade e diversidade de modelos: os modelos de ML eram diversos e dinâmicos, com diferentes técnicas, frameworks e aplicações. Isso requeria a seleção  de modelos específicos ao problema e gerir a sua complexidade e variabilidade.
• Implementação e manutenção de modelos: os modelos de ML não eram estáticos, mudavam e evoluíam constantemente. O que exigia a implementação dos modelos em ambientes de produção - garantindo a sua confiabilidade, escalabilidade e segurança - e a sua monitorização e atualização, conforme necessário.

Porque MLOps começa a ser essencial para as empresas?

Nos últimos anos, os dados têm crescido exponencialmente. Segundo a International Data Corporation (IDC), até 2025, o volume de dados gerados em todo o mundo chegará aos 175 zettabytes, ou seja, 175 mil milhões de terabytes. Para lidar com esses volumes massivos, é crucial contar com soluções eficientes para processar e extrair valor dessas informações. O MLOps surge como um facilitador, possibilitando a implementação de IA e ML em larga escala.

MLOps chega para mudar o paradigma, oferendo vantagens que incluem a agilização e automatização do processo de Machine Learning

A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são fundamentais para a organizações em diversas áreas, como saúde, finanças, logística marketing, pois permitem a automação de processos complexos e a análise de grandes volumes de dados em tempo real. O MLOps vem agilizar processos complexos de Machine Learning e criar ciclos contínuos de entrega.

O MLOps não é uma tendência, mas uma necessidade para o futuro do ML. À medida que o ML se torna mais abrangente e impactante, o MLOps torna-se mais essencial e valioso. Os MLOps podem ajudar os profissionais de ML a criar e fornecer modelos que podem resolver problemas do mundo real e gerar valor para os seus clientes.

Benefícios do MLOps

MLOps chega para mudar o paradigma, oferendo vantagens que incluem a agilização e automatização do processo de Machine Learning, desde o desenvolvimento até à produção. Inspirado no DevOps, o MLOps preenche a lacuna entre os desenvolvedores e as equipas de operações. Ajuda os profissionais de Machine Learning a superar os desafios do processo, possibilitando uma entrega mais rápida, eficiente e sustentável de modelos de Machine Learning. Isso inclui a gestão otimizada dos dados, o desenvolvimento e teste ágil dos modelos, a implementação simplificada dos modelos em produção e a monitorização contínua para garantir o desempenho e qualidade dos modelos.

As principais vantagens do MLOps incluem:

1. Agilidade: Redução do tempo necessário para colocar modelos em produção, permitindo que as organizações respondam mais rapidamente às mudanças do mercado.
2. Colaboração: Facilita a integração entre cientistas de dados, engenheiros e outros profissionais, promovendo um ambiente colaborativo para o desenvolvimento de soluções.
3. Escalabilidade: Permite que as organizações escalem suas operações de ML de forma eficiente, adaptando-se às demandas crescentes.
4. Confiabilidade: Por meio de testes e monitoramento contínuos, o MLOps garante a qualidade e a estabilidade dos modelos em produção.

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Na Izertis, somos uma consultora tecnológica de referência, empenhada em impulsionar a inovação e a transformação digital das organizações. Com as nossas capacidades tecnológicas avançadas, oferecemos um portfólio diversificado que abrange desde a Inteligência Artificial e Machine Learning até DevOps, Cloud e Cybersecurity.

No último ano, repleto de novidades de automatização e IA, tivemos a oportunidade de participar na conferência Code Europe, onde abordámos a importância do Machine Learning em open source e partilhámos a nossa experiência em MLOps. Subimos ao palco como oradores, discutindo as últimas tendências e práticas em Machine Learning e MLOps, e explorámos a nossa contribuição para a ferramenta de experimentação da extensão DVC VSCode.