A integração bem-sucedida de Machine Learning (ML) em aplicativos do mundo real requer mais do que apenas a criação de modelos precisos. Requer uma abordagem abrangente de engenharia de software para garantir que seus modelos funcionem de maneira confiável, escalável e segura em produção. Neste artigo, exploraremos algumas práticas avançadas de engenharia de software essenciais para o sucesso de projetos de Machine Learning.
A gestão de dependências é crucial para garantir a consistência do ambiente de desenvolvimento e produção. Para isolar e controlar todas as dependencias do projeto é comum utilizar ferramentas como virtualenv, conda ou contêineres Docker.
A implantação de modelos em contêineres Docker oferece portabilidade e isolamento, facilitando a implantação em diferentes ambientes. Os contêineres podem incluir todas as depêndencias necessárias, desde bibliotecas até arquivos de configuração, garantindo a reproducibilidade em diferentes sistemas.
Um beneficio adicional é a capacidade de orquestrar esses contêineres usando ferramentas como Kubernetes ou Docker Swarm. Isso facilita a escalabilidade dos modelos em produção, permitindo que você gerencie eficientemente clusters de contêineres para lidar com cargas de trabalho variáveis.
Usar um sistema de controle de versão, como o Git, é fundamental para rastrear alterações no código-fonte, colaborar com outros membros da equipe e manter um histórico claro das mudanças realizadas em seu projeto.
O controle de versionamento de dados é uma parte crucial do ciclo de vida de desenvolvimento de modelos de Machine Learning. Ele permite rastrear e gerenciar as mudanças nos conjuntos de dados usados para treino e validação do modelo.
O gerenciamento de experimentos é fundamental para entender e aprimorar os modelos de Machine Learning. Ele envolve a organização, registro e acompanhamento de todos os experimentos realizados durante o desenvolvimento do modelo, garantindo a reprodução exata de um mesmo experimento futuramente.
Testes rigorosos são essenciais para garantir a qualidade e funcionalidade correta do código e dos modelos de machine learning. Os testes unitários verificam componentes individuais do código, enquanto os testes de integração garantem que diferentes partes do sistema interajam corretamente. Automatizar esses testes como parte de um pipeline de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua) ajuda a manter a qualidade do código.
Implementar um pipeline de CI/CD dedicado à modelos de Machine Learning irá automatizar a construção, treinamento, avaliação e implamtação de modelos, garantindo a entrega contínua e a reproducibilidade. A automação desse pipeline ajuda a garantir a entrega contínua de modelos de Machine Learning, evitando retrabalho manual.
Depois de treinar um modelo de Machine Learning, é necessário implantá-lo em um ambiente de produção para que ele possa fazer previsões em tempo real. Esse modelo então terá sua API pronta para que sejam feitas inferências
Manter uma documentação atualizada para o código-fonte, modelos e pipelines é fundamental para facilitar a colaboração, manutenção e a compreensão do projeto por membros da equipe e stakeholders.
A orquestração de pipelinas é o processo de automação de tarefas complexas, como treinamento de modelos, geração de ETL e implantação de novas versões em produção.
O monitoramento contínuo de modelos de produção é fundamental para detectar desvios de desempenho e garantir que eles permaneçam úteis.
É fundamental ter ambientes separados para testar, homologar e implantar modelos de Machine Learning. Isso permite que você valide tanto o código quanto o modelo em cenários controlados antes de coloca-los em produção. O ambiente de produção deve ser altamente confiável e dimensionável, com monitoramento constante para detectar problemas e garantir um desempenho consistente.