MLOps - Implantação de Modelos

14 Sep 2023

Desenvolvimento de modelos de Machine Learning não termina quando o modelo é treinado e obtém resultados promissores localmente. O real processo que fará com que esse modelo de fato entregue valor é quando você leva esse modelo do ambiente de experimentação para o mundo real, colocando-o em produção.

A importância da Implantação de Modelos

Imagine treinar um modelo para risco de crédito. Enquanto ele estiver no ambiente de experimentação, não está fazendo nada para prever a probabilidade de um cliente ser inadimplente. Só quando implantado e funcionando em produção que ele começa a cumprir sua funçào.

Desafios da Implantação

A implantação de modelos de Machine Learning não é tão simples quando copiar e colar o código. Existem muitos desafios em todo esse contexto:

Escalabilidade: O modelo deve ser capaz de lidar com cargas de trabalho em produção, que podem ser substanciais.
Confiabilidade: O modelo deve ser robusto o suficiente para lidar com situações adversas e falhas de sistema sem comprometer a qualidade.
Monitoramento: Você precisa acompanhar continuamente o desempenho do modelo e, se necessário, fazer alguns ajustes.
Atualizações Continuas: À medida que novos dados se tornam disponiveis, o modelo deve ser atualizado para permanecer relevante e manter sua precisão.

Práticas Recomendadas para Implantação de Modelos de Machine Learning

Para garantir uma implantação bem-sucedida de modelos de ML, existem algumas práticas e ferramentas que com certeza vão ajudar:

Orquestração de Fluxo de Trabalho: Existem excelentes ferramentas para orquestração, como Apache Airflow ou Kubeflow Pipelines, que gerenciam o fluxo de trabalho durante a implantação. Isso permite uma execução controlada e agendada de tarefas, garantindo que tudo ocorra sem problemas.
Contêinerização: Empacotar o modelo em contêineres, como o Docker, garante que ele seja portátil e possa ser executado em diferentes ambientes.
Escalabilidade: Planejar a escalabilidade do seu modelo, considerante como ele se comportará sob carga pesada. Ferramentas de orquestração de contêineres, como o Kubernetes, são excelentes opções para garantir a isso.
Monitoramento Contínuo: Implemente um sistema de monitoramento contínuo para rastrear o desempenho do modelo. Isso inclui métricas de desempenho, como precisão e recall, bem como métricas operacionais, como o consumo de recursos.
Atualizações Automáticas: Determinar e configurar uma estratégia de atualização automática para o modelo. ISso pode envolver a recriação periódica do modelo com novos dados ou a implementação de fluxos de trabalho automatizados para ajustes contínuos.

Ferramentas de Implantação

Existem diversas ferramentas e plataformas que facilitam a implantação de modelos de Machine Learning, incluindo:

Amazon SageMaker: A plataforma de Machine Learning totalmente gerenciada pela AWS, facilita e simplifica desde o treinamento do modelo até a implantação.
Kubernetes: Uma ferramenta de orquestração de contêineres amplamente usada e que oferece escalabilidade e flexibilidade.
TensorFlow Serving: Uma estrutura de código aberto para servir modelos TensorFlow em produção
MLflow: Uma plataforma de código aberto que gerencia todo o ciclo de vida de modelos de Machine Learning, incluindo a implantação
Apache Airflow: Como um usuário diario do Apache Airflow, posso afirmar que esta é uma ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho extremamente poderosa. É a minha escolha atual para a implantação de modelos de Machine Learning devido à sua versatilidade e riqueza de recursos. O Apache Airflow permite que você crie fluxos de trabalho altamente personalizados e automatizados para todas as etapas do ciclo de vida do modelo de ML.
Com o Apache Airflow, você pode definitr tarefas especificas para treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos. Além disso, sua capacidade avançada de agendamento permite automatizar esses processos de acordo com suas necessidades e requisitos de negócios. Também é possível configurar notificações e alertas para garantir que você seja informado imediatamente sobre qualquer problema ou anomalia no desempenho do modelo.
Uma das vantagens notáveis do Airflow é a sua integração com uma variedade de fontes de dados e serviços em numve, como a AWS, GPC e MS Azure. Isso facilita a incorporação de fluxos de trabalho de Machine Learning em ambientes de nuvem, tornando a implantação ainda mais flexível e escalável.

Escolha da ferramenta para implantação certa

Ao selecionar a ferramenta ou plataforma de implantação para seu modelo, é fundamental considerar as necessidades e requisitos do projeto. Comece avaliando o tamnho e a complexidade do seu modelo, bem como a quantidade de dados com o qual ele vai lidar. Plataformas como o SageMaker podem ser ideais para projetos que exigem escalabilidade e gerenciamento simplificado, enquanto o uso de Kubernetes pode ser mais apropriado para aplicativos de ML que requerem flexibilidade e controle refinado.

Outro fator critico a ser considerado é o ambiente tecnológico em que sua organização esta inserida. Se você já está na infraestrutura da AWS, faz sentido aproveitar o SageMaker. Por outro lado, se você está mais confortávek com o ecossistema TensorFlow, o TensorFlow Serving pode ser uma escolha natural.

Além disso, é preciso levar em consideração as características operacionais e as necessidades de monitoramente do modelo. Ferramentas como o MLflow tem funcionalidades como gerenciamento de ciclo de vida do modelo, facilitando a rastreabilidade, monitoramento e a implantação.

Outro ponto importante é avaliar as capacidades de segurança e conformidade da ferramenta, especialmente se você estiver lidando com dados sensíveis ou regulamentados. Garanta que a escolha atenda à esses padróes de segurança necessários.

A escolha da ferramenta não afetá apenas o desempenho e a eficiência mas também influenciará a escalabilidade e o sucesso do modelo como um todo. Portanto, avalie cuidadosamente as opções disponíveis.

Conclusão

A implantação de modelos de Machine Learning é uma etapa fundamental e que de fato torna o modelo util ao negócio, impactando no mundo real. Seguir boas práticas e utilizar ferramentas adequadas, pode garantir que seu modelo não seja apenas um bom modelo no ambiente de experimentação, mas também um modelo que pode mudar os rumos da sua empresa, como aumentar a eficiência operacional, diminuir os custos, melhorar a expêriencia do cliente e muitos mais.

Links úteis:
https://aws.amazon.com/pt/sagemaker/
https://kubernetes.io/pt-br/
https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving?hl=pt-br
https://mlflow.org/
https://airflow.apache.org/
https://towardsdatascience.com/unlocking-mlops-using-airflow-a-comprehensive-guide-to-ml-system-orchestration-880aa9be8cff
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/monitoring-and-alerting-system-using-airflow/
https://machinelearninggeek.com/airflow-operators/