Desenvolver modelos de Machine Learning é um processo contínuo, com várias etapas envolvidas. À medida que novos modelos surgem, com características aprimoradas, a substituição dos modelos anteriores pode se tornar uma necessidade. No entando, essa transição direta para o ambiente de produção pode ser arriscada, uma vez que o novo modelo pode não ter o desempenho esperado, divergindo dos resultados obtidos durante os testes.
Essa desconexão entre o ambiente de experimentação e a realidade da produção é um desafio comum que pode surgir com frequência. Para mitigar esses problemas, torna-se essencial estabelecer ambientes de teste, homologação e produção claramente definidos. Cada um desses ambientes desempenha um papel fundamental na implementação bem-sucedida de modelos de Machine Learning.
O ambiente de teste é onde tudo começa. É o laboratório de experimentação onde os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning criam, treinam e ajustam seus modelos. Neste estágio, a ênfase está na exploração de ideias, no ajuste de algoritmos e na obtenção de um desempenho promissor. O ambiente de teste é altamente iterativo, e é onde a maiora das iterações de treinamento e validação ocorrem.
O ambiente de homologação é uma etapa intermediária crucial na jornada para a produção. É onde os modelos que se destacaram no ambiente de teste são submetidos a testes mais rigorosos e realistas. Aqui, os modelos são avaliados em condições que se assemelham mais ao ambiente de produção, mas ainda não estão totalmente expostos aos usuários finais.
Finalmente, chegamos ao ambiente de produção, onde os modelos de ML estão em operação real, gerando previsões e tomando decisões que afetam diretamente o negócio. É aqui que os modelos precisam ser confiáveis, escaláveis e altamente disponíveis. O ambiente de produção exige uma infraestrutura robusta, monitoramento contínuo e planos de contingência para lidar com problemas inesperados.
Transitar de um ambiente para outro exige planejamento e estratégia. Aqui estão algumas práticas recomendadas para garantir uma transição suave:
Ambientes de teste, homologação e produção são peças muito importantes no desenvolvimento de produtos de Machine Learning e Software em geral. Eles ajudam a garantir que modelos de ML não sejam apenas conceitos teóricos, mas sim ativos valiosos que ajudam nas tomadas de decisões e o sucesso do negócio. Entender essas práticas e como elas podem agregar tempo e custo valioso nos projetos é fundamental para o sucesso das aplicações.