Os componentes são elementos essenciais que compõem todo o pipeline de desenvolvimento de um projeto de Machine Learning, desde a coleta de dados até a implantação e monitoramento do modelo. Eles devem ser independentes, reutilizáveis e partes modulares de um software, recebendo uma ou mais entradas e produzindo uma ou mais saídas. Esses componentes podem ser scripts, notebooks ou outros executáveis. Dentre os exemplos, destacam-se os próprios códigos modularizados, originados dos notebooks, que se tornam os componentes da pipeline:
Os artefatos de Machine Learning são todos os elementos que fazem parte do processo de criação e implantação de modelos de Machine Learning, como, por exemplo, os produtos dos componentes. Eles são essenciais para garantir a reprodutibilidade, colaboração e rastreabilidade de projetos de Machine Learning. Alguns artefatos importantes incluem:
Além desses artefatos, que seriam da construção da própria pipeline do modelo, existem artefatos como arquivos contendo classes que definem o tipo dos dados que cada etapa do modelo vai receber. Essas classes, muitas vezes chamadas de esquema de dados ou schemas, têm a finalidade de descrever a estrutura e os tipos de dados que serão usados no projeto:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Student:
name: str
age: int
grade: float
@dataclass
class Teacher:
name: str
subject: str
experience_years: int
Esses artefatos desempenham um papel fundamental no ciclo de vida de um projeto de Machine Learning, permitindo que os desenvolvedores e cientistas de dados trabalhem de forma eficaz e mantenham um controle preciso do processo de desenvolvimento do modelo.
Em um projeto de Machine Learning, componentes e artefatos desempenham um papel fundamental para uma gestão eficaz do modelo. Organiza-los, rastreá-los e gerenciá-los é um investmento valioso que leva a modelos mais robustos e uma implementação mais suave em ambientes de produçào.