Crie modelos melhores com MLOps

Crie modelos melhores com MLOps

Embora ainda seja um campo relativamente novo, a atual situação global e as mudanças trouxeram a IA a um ponto em que os modelos de aprendizado de máquina realmente precisam começar a mostrar seu valor. Para conseguir isso, Brutalk fornece uma solução para as organizações construírem uma base de MLOps que permite que as equipes de dados, desenvolvimento e produção trabalhem juntas para implantar e gerenciar com sucesso serviços de aprendizado de máquina em escala.

Machine Learning Ops - ou MLOps - reúne cientistas de dados e profissionais de operações para gerenciar melhor o ciclo de vida do aprendizado de máquina (ML). MLOps essencialmente ajuda a preencher a lacuna inerente entre as equipes de dados que se concentram principalmente na construção e treinamento de modelos de aprendizado de máquina e as equipes de operações que são responsáveis ​​por todos os serviços executados na produção, que agora estão começando a incluir serviços de aprendizado de máquina. Ao preencher essa lacuna e otimizar a colaboração entre essas equipes, o MLOps ajuda finalmente a ver a IA entrar em produção e fornece resultados de negócios mensuráveis ​​com o aprendizado de máquina.

Um sistema MLOps bem projetado simplifica todas as etapas do ciclo de vida de um modelo de aprendizado de máquina, desde o treinamento e implantação, passando por sua vida útil de produção, degradação, retreinamento, reimplantação e aposentadoria e armazenamento gerenciado por risco.

Por que as organizações precisam de MLOps?

De acordo com uma pesquisa da NewVantage Partners, apenas 15 por cento das empresas líderes implantaram recursos de IA na produção em qualquer escala. Muitas das organizações que mergulharam na IA ainda precisam ver benefícios comerciais tangíveis.

Os desafios que as organizações enfrentam ao implantar modelos eficazes de aprendizado de máquina incluem:

  • Falta de talentos disponíveis em ciência de dados.
  • Falta de comunicação entre as equipes de operações e as equipes de ciência de dados, resultando em pouca consciência das dependências inerentes da organização a ambas as equipes para trabalhar em uníssono a fim de atingir a meta de realização de valor da IA.
  • Modelos de aprendizado de máquina que não funcionam conforme o esperado devido à mudança de padrões nos dados, como dados do usuário ou consumidor.
  • Má compreensão das características e sensibilidades do aprendizado de máquina, resultando em preocupações justificáveis ​​e grandes atrasos, embora possam ser facilmente mitigados.
  • Subestimação geral do que é necessário para garantir a implantação simplificada e sem riscos de modelos na produção

O MLOps ajuda as organizações a resolver esses problemas e agilizar seu caminho em direção aos processos de IA e aprendizado de máquina que alcançam resultados reais.

Os Quatro Pilares dos MLOps

Brutalk divide o processo de MLOps em quatro áreas críticas para atingir o nível de sofisticação necessário para um impacto real. Esses são:

  1. Implantação de modelo
  2. Monitoramento de modelo
  3. Gerenciamento do ciclo de vida do modelo
  4. Governança do modelo de produção

A importância da implantação do modelo

Um modelo de aprendizado de máquina recém-construído é útil apenas para fins de demonstração - até que seja implantado. No entanto, tornar um modelo operacional significa integrá-lo a um ambiente de TI que pode ter sido projetado para algo completamente diferente. O resultado? Perda de estabilidade e capacidade de dimensionar o modelo, reduzindo sua eficácia.

O MLOps simplifica a integração de modelos de aprendizado de máquina com sistemas de negócios existentes, agilizando a transição entre a produção e a implantação do modelo. Ele elimina o atrito que diferentes plataformas ou linguagens podem causar e permite que os cientistas de dados conectem seus modelos e vejam rapidamente resultados claros, consistentes e repetíveis.

Mantendo modelos precisos com monitoramento de modelo

É essencial que uma organização fique de olho no desempenho de todos os seus modelos durante sua vida operacional para garantir que quaisquer alterações ou degradação de desempenho sejam identificadas o mais cedo possível e sejam apresentadas e priorizadas claramente, evitando qualquer risco de negócio ou de missão crítica.

O monitoramento de modelo eficaz é vital para garantir a continuidade dos negócios. Os recursos de monitoramento avançado não se limitam ao desempenho tradicional, mas também incluem princípios como humildade em IA, que dá aos modelos a capacidade de informar aos cientistas de dados quando os modelos podem estar ruins ou quando estão não confiante em suas próprias previsões.

Gerenciando um modelo para todo o seu ciclo de vida

O número de modelos de aprendizado de máquina em produção pode crescer exponencialmente, tornando seu gerenciamento uma dor de cabeça. É muito trabalhoso colocar ordem nesse processo, que inclui verificar manualmente os recursos de um modelo em relação aos modelos mais novos; resolução de problemas de modelos que não apresentam bom desempenho e atualização de modelos sem interromper a continuidade dos negócios, tudo junto com aprovações de fluxo de trabalho.

O MLOps ajuda a resolver esse desafio gerenciando o pipeline de aprendizado de máquina e automatizando tarefas-chave, como observar desvios, manter trilhas de auditoria para modelos e gerenciar o gating de novos modelos por meio de mecanismos de campeão / desafio. Isso cria um fluxo de trabalho seguro e melhor gerenciamento de seus modelos à medida que são dimensionados.

Modelo de governança eficaz

Modelos de aprendizado de máquina podem criar campos minados de riscos regulatórios, de conformidade e corporativos, especialmente após a introdução de regulamentações como CCPA, GDPR da UE / Reino Unido e outros. Este é um problema ainda maior para organizações globais, onde o labirinto de regras e leis se torna impenetrável.

O MLOps ajuda as empresas a minimizar os riscos regulatórios ou financeiros, auditando regularmente os modelos de velocidade, precisão e variação, por um lado, e governando e documentando o fluxo de trabalho de aprovação e o processo de interferência com o ambiente de aprendizado de máquina de produção, por outro. O resultado é um pipeline de modelo transparente, polarização de modelo reduzida e atendimento aos requisitos de conformidade regulamentar.

Brutalk pode se tornar sua solução MLOps

Brutalk tem profunda experiência com MLOps e como isso pode beneficiar organizações que desejam obter o máximo da IA ​​e do aprendizado de máquina. Para saber mais, baixe e leia nosso white paper MLOps 101: The Foundation for Your AI Strategy. Ele explica as razões para usar MLOps e como ele pode criar uma organização impulsionada por IA. Ele também destaca como os MLOps podem ajudar diferentes partes de uma empresa, como cientistas de dados, desenvolvedores de software, equipes de operações de TI e outros, a finalmente gerar o valor que esperam da IA ​​para suas organizações.

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