O que é MLOps? Entenda como funcionam as operações de ML
Você já ouviu falar em MLOps? A função ainda não é tão conhecida no mercado brasileiro, mas promete ser um divisor de águas no uso de dados durante os próximos anos.
Publicado em 30 de setembro de 2022
Você já ouviu falar em MLOps? A função ainda não é tão conhecida no mercado brasileiro, mas promete ser um divisor de águas no uso de dados durante os próximos anos.
Entenda melhor o que é essa área de atuação e porque vem se tornando cada vez mais importante dentro do mercado de tecnologia.
Glossário
O que é MLOps
O termo MLOps é a junção de ML (Machine Learning) com Operations. Basicamente, é a área que trata sobre a aplicação de um projeto de machine learning na prática.
Também é chamado de Engenharia de Machine Learning.
O intuito do MLOps é contribuir com uma produção de modelos de machine learning mais eficiente e confiável, aplicando boas práticas de desenvolvimento também nessa área.
Assim, é visto como uma união entre a Ciência de Dados e o Desenvolvimento de Software.
Uma realidade muito comum atualmente no mercado de dados é a construção de modelos de machine learning que, para serem colocados em prática, precisam passar por diferentes melhorias e mudanças.
Isso porque nem sempre o modelo é construído em integração com outros processos da empresa, pois a maneira de organizá-lo é diferente.
De maneira geral, a construção de modelos de Machine Learning não passa pelo mesmo processo de desenvolvimento de um software, por exemplo, pois os dados também são organizados de maneira diferente.
O objetivo do profissional de MLOps é unir os dois tipos de trabalho: a ciência de dados e construção de modelos de ML e as operações e aplicações desses modelos na prática. Por isso a sigla de Operations.
Para fazer essa “união” entre dois processos distintos, o profissional precisa ter conhecimentos em ciência de dados e Machine Learning e também ser um desenvolvedor e um conhecedor das boas práticas de desenvolvimento.
Diferença entre MLOps, DevOps e Cientista de Dados
O termo MLOps é também uma variação de outro já bastante conhecido no Brasil, o DevOps.
Um DevOps é aquele profissional que tem um conhecimento geral sobre desenvolvimento e, com isso, consegue organizar processos e projetos.
É um profissional que trabalha em conjunto com líderes e gerentes de produto, mas atuam mais especificamente com a equipe de desenvolvimento, contribuindo com as aplicações e o andamento do projeto.
Para ser um DevOps é preciso não apenas ser um bom desenvolvedor, mas também ter uma visão geral de negócios, das boas práticas de programação e de organização do dia a dia de um desenvolvedor.
Outra área que se relaciona obrigatoriamente com MLOps é a de Ciência de Dados. Na prática, o que acontece em muitas empresas é a presença de um cientista de dados para Machine Learning e um DevOps para o desenvolvimento, mas não a de um MLOps, que reúne as duas áreas.
Assim, as principais diferenças entre cada uma dessas áreas são:
- DevOps: focado no dia a dia do desenvolvimento, acompanha os programadores e é responsável pelo andamento do projeto, junto com outros líderes e gerentes;
- Cientista de dados: está focado no tratamento de dados e construção de algoritmos voltados a isso, não ao desenvolvimento. A partir disso, cria modelos de Machine Learning a serem aplicados no projeto. Porém, essa distância com o desenvolvimento pode fazer com que o modelo criado nem sempre se adeque, tornando o processo mais demorado;
- MLOps: é a união entre as duas áreas. É o profissional que tem conhecimentos em modelos de machine learning e desenvolvimento e, por isso, consegue criar algoritmos mais adequados com os dados do projeto, diminuindo refações e adaptações e, consequentemente, economizando tempo e dinheiro.
Vale dizer que todas essas áreas e profissionais são importantes para um negócio baseado em dados. Porém, o intuito é conseguir ter uma integração maior entre as áreas, para que os processos sejam cada vez mais ágeis e acompanhem a entropia dos próprios dados.
Qual a importância para os negócios
Ter um Engenheiro de Machine Learning (MLOps) vem se tornando um grande diferencial para as empresas dada a importância de um bom uso de dados para seu crescimento e relevância.
Não é à toa que os dados ganham cada vez mais “fama” no mercado. Negócios Data Driven, que se baseiam em dados para criar suas soluções, demonstram muito mais sucesso a longo prazo e conseguem ter ideias cada vez mais inovadoras.
Isso porque os dados são representações de comportamentos que, quando são analisados, mostram novas possibilidades de negócios.
O Machine Learning, por exemplo, consegue contribuir com diversas melhorias de um negócio, além de automatizar análises de dados e muitos outros processos.
Por todos esses usos e possibilidades, a área de dados é considerada uma das em maior ascensão dentro do mercado de tecnologia e, com isso, a área de MLOps também vem se destacando.
Os benefícios de ter uma área ou profissional MLOps na empresa são:
- Criação de modelos de ML muito mais aderentes com os dados;
- Implantação de modelos muito mais rápida e com resultados mais assertivos;
- Diminuição da refação do algoritmo de ML, evitando desperdícios de tempo e a tendência de mudança dos dados;
- Otimização do trabalho dos desenvolvedores;
- Mais processos podem ser automatizados;
- Atualizações de ML feitas mais facilmente pela interação bem feita desde o início.
Principais ferramentas para MLOps
As ferramentas de MLOps servem para facilitar a integração dos processos e das equipes. Existem diferentes ferramentas que podem ser utilizadas, de escolha do próprio MLOps, em conjunto com outros líderes e profissionais envolvidos.
Kubeflow
Uma das ferramentas mais conhecidas para o uso em MLOps pois tem código aberto e possibilita a integração em diferentes fases do desenvolvimento, desde a criação até o posterior gerenciamento.
Metafluxo
Utilizada tanto para Python quanto para R, é indicada para projetos com muitas equipes envolvidas, quando os projetos de Machine Learning são criados por mais de uma equipe, por exemplo. Por isso, é uma das ferramentas mais utilizadas em grandes empresas.
Pachyderm
Também de código aberto, utiliza o “ciclo de vida” dos dados como referência para organização da ferramenta: preparação, exploração dos dados, treinamento e aplicação. Um de seus maiores diferenciais é seu versionamento, feito em cada mudança de bit de dados, dando maiores possibilidades de retorno, quando necessário.
Kedro
Com essa ferramenta é possível criar modelos de Machine Learning seguindo fluxos de Engenharia de Software, considerando organização, versionamento, modularidade dos códigos, entre outras funções. Também é muito utilizado para monitoramento do MLOps e gerentes de produto, sendo uma opção para médias e grandes equipes.
Azure Machine Learning
Ferramenta da Microsoft, é uma das ferramentas mais completas de MLOps e indicada também para grandes empresas e quando há equipes diversas trabalhando no mesmo modelo de Machine Learning. Além do versionamento, contribui com testes e monitoramento de modelos. Também conta com funções referentes ao gerenciamento de projeto, mantendo tudo em um só lugar para facilitar a integração.
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Como vimos, trabalhar como MLOps exige conhecimentos diversos em diferentes áreas, pois a integração entre ciência de dados e desenvolvimento é sua função principal.
Por isso, ter conhecimentos em Ciência de Dados e construção de modelos de Machine Learning é um ponto primordial.
Além disso, indo para o lado do desenvolvimento, o profissional precisa conhecer o dia a dia de trabalho dos desenvolvedores e entender seus processos para poder integrá-los com a área de Machine Learning.
Os conhecimentos e habilidades mais importantes para se tornar MLOps são:
- conhecimento em Ciência de Dados;
- saber construir de modelos de Machine Learning;
- desenvolvimento de software, de maneira geral;
- conhecer e aplicar as boas práticas de desenvolvimento;
- ter conhecimento sobre a rotina de desenvolvedores;
- aplicação de Metodologias Ágeis em dados;
- capacidade de gerenciamento de equipes;
- utilização de ferramentas para facilitar o trabalho;
- visão geral sobre o negócio;
- trabalho em equipe com outros líderes e gerentes.
Ou seja, é possível unir seus conhecimentos de desenvolvedor(a) com o de ciência de dados e construir soluções muito mais assertivas para a empresa.
Com isso, se tornar um MLOps é uma ótima opção para desenvolvedores que querem migrar para a área de dados sem deixar de lado seus conhecimentos da prática de construção de um produto.
O conhecimento em Data Science é um ótimo caminho para entrar para o mercado de tecnologia, pois os dados serão fonte cada vez mais valiosa de informações e, consequentemente, novas ideias.
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