O MLOps, ou Machine Learning Operations, é uma prática que integra princípios de DevOps, Machine Learning e Data Engineering. O principal intuito do MLOps é automatizar e otimizar o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina, desde a implantação até a manutenção.

As práticas de MLOps vêm se tornando cada vez mais importantes à medida que as organizações buscam maneiras mais eficientes e escaláveis de desenvolver, implantar e manter modelos de aprendizagem de máquina  em produção.

DevOps vs MLOps

DevOps é um conjunto de práticas que visam automatizar e integrar os processos de desenvolvimento e operações de software. O objetivo principal do DevOps é garantir a entrega de qualidade contínua de um software.

À medida que as aplicações de Machine Learning (ML) se tornaram mais prevalentes, surgiram desafios que exigem práticas específicas além do DevOps tradicional. Aqui entra o MLOps. O MLOps se refere à aplicação de princípios de DevOps ao ciclo de vida de um projeto de aprendizado de máquina. 
Enquanto o DevOps se concentra na automação e eficiência do desenvolvimento de software tradicional, o MLOps abrange processos adicionais específicos para o aprendizado de máquina.

Importância do MLOps

O MLOps é importante para garantir que os modelos de ML sejam integrados, implantados e geridos de maneira eficiente, para isso, são abordados processos como:

• Treinamento de Modelos: Facilitar a experimentação e ajuste de hiperparâmetros para treinar modelos de ML.

• Implantação de Modelos: Garantir que os modelos de ML sejam implantados de forma contínua e confiável em ambientes de produção.

• Monitoramento de Modelos: Implementar sistemas para monitorar o desempenho dos modelos ao longo do tempo e detectar problemas.

• Gerenciamento de Versões de Modelos: Manter o controle sobre diferentes versões de modelos, permitindo reverter para versões anteriores quando necessário.

• Manutenção e Atualizações Contínuas: Modelos de aprendizado de máquina precisam ser continuamente monitorados e atualizados para permanecerem eficazes. O MLOps facilita a integração contínua e o desenvolvimento contínuo (CI/CD) de modelos, permitindo que atualizações e ajustes sejam feitos de maneira sistemática e sem interrupções.

MLOps na separação dos ambientes de ciência de dados e o desenvolvimento de software

Ferramentas de MLOps se tornam ainda mais importantes em projetos que necessitam de mudanças rápidas e constantes pela equipe de cientistas de dados.

Os projetos de MLOps permitem a criação de pipelines automatizados que facilitam a transição dos modelos em desenvolvimento para a produção e sua integração com sistemas backend e frontend.Os cientistas de dados podem focar no desenvolvimento e treinamento de modelos, que são automaticamente validados e disponibilizados em um registro de modelo. Uma vez que um modelo é registrado e validado, ele pode ser automaticamente integrado e servido por APIs desenvolvidas pelos desenvolvedores backend. 

A Integração contínua (CI/CD) permite que as mudanças sejam automaticamente testadas e implantadas, garantindo que o ambiente de produção esteja sempre atualizado. Em um projeto de dados no qual os modelos necessitam estar em ajuste contínuo, a separação de um ambiente específico para o trabalho dos cientistas de dados permite que os modelos sejam modificados e implantados em produção rapidamente, sem que seja necessário a passagem pela equipe de desenvolvimento.

Ferramentas de MLOps

Existem várias ferramentas populares para MLOps, oferecendo suporte para uma ampla gama de tarefas no ciclo de vida do aprendizado de máquina. Dentre essas ferramentas, vale destacar: 

• Amazon SageMaker: É um serviço da AWS que permite aos desenvolvedores e cientistas de dados construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina rapidamente.

• Kubeflow: Plataforma de código aberto desenvolvida para facilitar os fluxos de trabalho de machine learning em Kubernetes.

• MLflow: Plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida de machine learning, incluindo experimentação, replicação e implantação.

• TensorFlow Extended (TFX): Plataforma baseada no TensorFlow para a produção de pipelines que incluem modelos de machine learning.

Cada ferramenta apresenta suas vantagens e desvantagens, conforme apresentado a seguir. A escolha da ferramenta mais adequada vai depender dos objetivos de cada projetista.

Ferramenda	Vantagens	Desvantagens
SageMaker	Interface unificada para todo o ciclo de vida do ML. Infraestrutura escalável e gerenciada pela AWS. Não há necessidade de gerenciar infraestrutura. Ajuste automático dos modelo por meio da otimização de hiperparâmetros	Custos elevados em ambientes de alta demanda. Dependência da infraestrutura AWS.
MLflow	Suporta uma ampla gama de bibliotecas e linguagens Interface amigável para visualização e comparação de experimentos Simplifica o processo de empacotamento de modelos para deploy Comunidade forte para suporte e contribuições	Requer configuração adicional para integrar com infraestrutura Funcionalidades de automação e orquestração limitadas em comparação com outras ferramentas
Kubeflow	Integração profunda com Kubernetes, facilitando a escalabilidade e portabilidade Suporte para múltiplos frameworks de ML. Comunidade ativa e contributiva. Comunidade ativa e contributiva.	Requer conhecimento profundo de Kubernetes para configuração e operação.
TFX	Ferramentas especializadas para transformação de dados, validação e análise de modelos. Forte integração com o TensorFlow	Foco exclusivo no TensorFlow. É preciso integração com outras ferramentas para cobertura completa do ciclo de vida de ML.

Conclusão

Neste artigo, foi destacado a importância do MLOps em projetos de dados. A integração de práticas de DevOps com machine learning permite que as empresas não apenas desenvolvam modelos mais robustos, mas também garantam sua implementação e manutenção contínua em ambientes de produção. A criação de um ambiente separado para o ciclo de ciência de dados facilita a colaboração e a eficiência em projetos que apresentam mudanças constantes. 

A utilização de ferramentas de MLOps pode assegurar que cada equipe possa focar nas suas áreas de especialização. Cientistas de dados desenvolvem e experimentam modelos, desenvolvedores backend implementam e gerenciam APIs, enquanto desenvolvedores frontend criam interfaces de usuário. Essa separação clara de responsabilidades otimiza o desenvolvimento e a entrega de soluções baseadas em machine learning.

A implementação do MLOps pode ser um diferencial significativo na jornada de transformação digital de uma empresa, promovendo eficiência, agilidade, e facilidade, tanto no monitoramento de resultados quanto na otimização dos modelos desenvolvidos. A escolha da melhor ferramenta irá depender das necessidades e disponibilidades de cada empresa.