MLOps são práticas essenciais para as empresas que planejam a adoção de projetos de inteligência artificial (IA) na sua rotina. Mas, antes de detalhar esses processos, precisamos apresentar a definição de Machine Learning, ou aprendizado de máquina.
Em suma, este é um campo da computação que cria sistemas de IA capazes de se aprimorar com o tempo. Em outras palavras, que podem “aprender com a experiência”.
Dito isto, no artigo a seguir explicamos o que é MLOps, qual é a sua relação com o DevOps e destacamos os principais benefícios da adoção desses processos.
Acompanhe.
Principais aprendizados deste artigo
- O termo MLOps refere-se ao conjunto de normas que orientam a adoção de ferramentas de IA e Machine Learning.
- Para que dê certo, a iniciativa se baseia na colaboração entre equipes, na integração de dados, na busca pela melhoria contínua e na criação de políticas de segurança das informações.
- Ao adotá-la, é possível visualizar ganhos na forma de melhora do desempenho, de redução dos erros e de diminuição dos custos.
- O MLOps é importante para fomentar a inovação nas empresas, agilizar os fluxos de trabalho e otimizar os processos ligados à implementação da IA.
O que é MLOps?
É a sigla para Machine Learning Operations ou operações de aprendizado de máquina, em português. Na prática, MLOps compõe a lista de regras usadas como guia na implantação e no gerenciamento das ferramentas de IA, desde o planejamento até o monitoramento dos resultados para garantir um fluxo de trabalho mais fluido.
Vale a pena ressaltar que a relação de MLOps com DevOps é que o Machine Learning Operations usa os conceitos do DevOps, como colaboração entre diferentes equipes e busca pela melhoria contínua. Contudo, inclui outras práticas, como:
- gerenciamento de dados;
- desenvolvimento de modelos de IA treinados a partir das informações que as organizações já têm;
- adoção e otimização dos projetos com base nos feedbacks de uso.
No nosso blog, temos um artigo que explica o que é e como funciona a cultura DevOps. Aproveite para conferir antes de seguir a leitura para entender os fundamentos que regem as operações de aprendizado de máquina.
Quais são os fundamentos de MLOps?
As principais características que regem os processos são:
- integração, entrega e melhoria contínuas;
- automação de processos;
- monitoramento frequente do fluxo de trabalho;
- colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de software e técnicos de TI;
- criação e registro de diferentes versões dos projetos;
- segurança e governança de dados, as políticas que garantem a qualidade das informações.
Estas práticas são essenciais para garantir que os projetos de Machine Learning sejam sempre atualizados e, portanto, alinhados às necessidades das empresas e possam ser escalados com facilidade e rapidez.
Isso porque esses fundamentos não somente entregam agilidade, mas também permitem que os resultados positivos sejam reproduzidos e os erros corrigidos, graças ao controle contínuo por parte da equipe responsável.
Agora, chegou o momento de conferir os benefícios do MLOps para as empresas a fim de entender os motivos pelos quais a adoção dessas práticas é tão popular.
Quais são os benefícios do MLOps para as empresas?
A lista inclui pontos como:
- redução de custos operacionais no desenvolvimento e implantação dos projetos de IA;
- mais agilidade no ciclo de vida das operações de Machine Learning, que são criadas e adotadas mais rapidamente;
- melhor desempenho dos modelos tecnológicos, pela colaboração entre diferentes times e pelos esforços de melhoria contínua;
- redução de erros nos projetos, o que aumenta a confiança dos usuários;
- maior escalabilidade, pois é possível processar modelos mais complexos e com maior volume de dados com praticidade.
Por fim, é importante mencionar que a prática pode afetar, principalmente, setores que lidam com um alto volume de dados nas suas aplicações de IA e dependem do processamento correto para fazer projeções e/ou automações, como finanças e varejo.
O próximo tópico deste artigo é a explicação de por que adotar o MLOps pode ser positivo para os negócios, para além destes benefícios.
Por que adotar o MLOps?
Porque a prática agrega valor estratégico às operações. Isso porque permite otimizar o fluxo de implementação de projetos de inteligência artificial com Machine Learning para que se torne mais fluido e escalável. Graças a esta característica, os processos também contribuem para o fomento da inovação.
Afinal, as táticas facilitam e agilizam a implementação da transformação digital nos negócios, especialmente devido aos processos de monitoramento e de automação de tarefas.
Também é importante destacar que adotar o MLOps possibilita que as equipes tomem decisões baseadas em dados. Dessa maneira, é possível alcançar a maturidade em IA com menos esforços e mais eficiência.
Para ter sucesso na adoção dessa prática, é importante contar com um bom parceiro de tecnologia, como a Safetec. Veja como podemos ajudar o seu negócio a seguir.
Como a Safetec ajuda a sua empresa na adoção do MLOps?
Com toda a sua experiência como Google Cloud Partner e Cloud Advisor. Os especialistas da Safetec podem orientar a sua empresa desde a concepção dos projetos até o gerenciamento dos projetos baseados em Machine Learning em ambientes de nuvem para sistemas mais ágeis, escaláveis e eficientes.
Isso porque fazemos um diagnóstico completo das necessidades do seu negócio e, a partir daí, delineamos o melhor plano de ação, com base no que é melhor para a realidade da sua organização.
Leve a transformação digital para a sua empresa. Converse com um dos nossos especialistas e veja como podemos auxiliar com a implementação do MLOps.
FAQ: Perguntas frequentes sobre MLOps
Qual a diferença entre MLOps e DevOps?
O MLOps se diferencia por lidar com projetos mais complexos que o DevOps, já que os sistemas de Machine Learning são treinados a partir de dados reais. Ao contrário dos softwares convencionais, que costumam ser guiados por algoritmos que determinam como devem reagir a cada procedimento.
Quais são os principais desafios do MLOps?
O gerenciamento dos dados usados para desenvolver e treinar os projetos de IA é necessário para manter a qualidade das informações em todo o fluxo de trabalho. Outros desafios são a segurança dos dados, a comunicação entre os diferentes setores envolvidos e a adoção dos sistemas de apoio corretos.
Quais ferramentas podem ser usadas em MLOps?
No geral, ferramentas que permitam gerenciar os fluxos de trabalho, controlar os dados e diferentes versões dos modelos de IA e implementar os projetos. Entre os principais exemplos, temos a AWS da Amazon e o Google Cloud Vertex AI, ambas soluções completas que podem ser usadas em todos os processos.
O MLOps é indicado apenas para grandes empresas?
Não, negócios de pequeno e médio porte também podem se beneficiar das operações de Machine Learning. Em especial porque as práticas ajudam a reduzir os custos e agilizar os processos de implementação de IA. Além do mais, a escalabilidade permite adequar as soluções ao ritmo de crescimento das empresas.
Como medir o sucesso de um projeto de MLOps?
Mediante o monitoramento de métricas de desempenho dos projetos de IA, como:
- taxa de satisfação dos usuários;
- taxa de adoção dos sistemas;
- retorno sobre o investimento (ROI);
- taxa de erro das soluções;
- velocidade de implementação após a adoção do MLOps;
- disponibilidade de uso e período de indisponibilidade dos projetos.
