MLOps - Controle de Versão do Código

05 Sep 2023

Uma parte fundamental do ecossistema de MLOps é o controle de versão do código. Aqui vamos falar um pouco sobre a importância do controle de versão no contexto de Machine Learning e como ele pode aprimorar todo o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos de ML

Por que o controle de versão é crucial?

Em qualquer projeto de desenvolvimento de software, o controle de versão desempenha um papel fundamental. Ele permite que os desenvolvedores colaborem de forma eficiente, rastreiem alterações no código-fonte e revertam para versões anteriores quando necessário. No mundo de projetos de Machine Learning, esses princípios se aplicam da mesma forma, mas com um foco específico nas implementações de algoritmos de Machine Learning.

Colaboração Eficiente: Em equipes de MLOps, várias pessoas podem trabalhar em um modelo de ML ao mesmo tempo. O controle de versão permite que os membros da equipe colaborem sem conflitos, combinando suas contribuições de forma harmoniosa.
Rastreamento de Experimentos: Experimentar diferentes algoritmos, hiperparâmetros e conjuntos de dados é uma parte essencial do desenvolvimento de modelos de Machine Learning. O controle de versão rastreia esses experimentos, permitindo que você compare resultados e determine quais configurações funcionam melhor.
Auditoria e Reprodutibilidade: Em muitos cenários, é necessário auditoria e reprodutibilidade dos modelos. Você deve ser capaz de reproduzir resultados, mostrar como um modelo foi treinado e validar a qualidade do código usado em produção. O controle de versão ajuda a alcançar esses objetivos.
Rollback Confiável: Quando ocorrem problemas em modelos implantados, ter a capacidade de reverter para uma versão anterior do modelo é um ponto crítico. O controle de versão permite que essa reversão seja feita sem grandes complicações.

GIT

Falar em controle de versão acaba sendo falar sobre GIT, ele é a escolha natural para o controle de versão do código-fonte em projetos de Machine Learning. É amplamente adotado, fácil de aprender e oferece uma variedade de recursos para rastreamento de versão, ramificação e colaboração.

Boas Práticas para Controle de Versão em MLOps

Aqui estão algumas boas práticas para o controle de versão de código em projetos de Machine Learning:

Estrutura de Diretórios Organizada: Mantenha uma estrutura de diretórios clara e organizada para seus projetos. Isso facilita a navegação e a localização de recursos especificos (arquivos de pré-processamento em um local, de treinamento em outro, de seleção de váriaveis em outro, de junção de pipeline em outro e assim por diante)
Uso de Branches: Use branches para desenvolver recursos ou experimentar novas ideias. Isso mantém a branch principal (comumente chamada de “main” ou “master”) estável e pronta para implantação.
Comentários Descritivos de Commits: Escreva comentários de commits descritivos e informativos. Isso ajuda a entender os motivos de uma determinada alteração e simplifica o rastreamento de alterações ao longo do tempo.
Integração com Ferramentas de Automação: Integre seu sistema de controle de versão com ferramentas de automação, como pipelines de CI/CD, para automatizar tarefas de treinamento, teste e implantação.
Documentação Adequada: Mantenha documentação atualizada sobre o processo de controle de versão e como executar experimentos e implantações. Isso ajuda os membros da equipe (e seu eu do futuro) a entender o fluxo de trabalho

Conclusão

O controle de versão do código desempenha um papel crucial em projetos de Machine Learning e é uma boa prática de MLOps. Ele oferece eficiência na colaboração, rastreamento de experimentos, auditoria, reprodutibilidade e a capacidade de reverter para versões anteriores com confiança. Ao adotar boas práticas de controle de versão, as equipes de dados podem aprimorar significativamente seu fluxo de trabalho e garantir que seus modelos de Machine Learning sejam confiáveis e escaláveis em todas as etapas do ciclo de vida do modelo.