MLOps - Controle de Versão dos Dados

07 Sep 2023

Uma parte frequentemente subestimada do processo de MLOps é o controle de versão dos dados do modelo. Aqui vamos tentar explorar a importância de controlar as versões dos dados e como isso pode impulsionar a qualidade e a colaboração em todo o ciclo de vida de desenvolvimento do modelo.

Por que o Controle de Versão dos Dados é Fundamental?

Em qualquer projeto de Machine Learning, os dados são o alicerce. O controle de versão dos dados desempenha um papel crítico por varias razões:

  1. Reprodutibilidade: Ter a capacidade de reproduzir experimentos é essencial para validar os modelos e os resultados. O controle de versão dos dados permite que você acesse e use exatamente os mesmos conjuntos de dados usados anteriormente.
  2. Colaboração Eficaz: Em equipes de MLOps, várias pessoas podem trabalhar com os mesmos dados. O controle de versão evita conflitos, rastreando quem fez alterações, quando e por quê.
  3. *Rastreamento de Alterações: À medida que os dados evoluem com o tempo, é importante rastrear todas as alterações que eles possam ter recebido. Isso inclui adições, remoções e modificações nos dados, permitindo insights valiosos sobre como os dados estão mudando.
  4. Auditoria e Conformidade: Em setores regulamentados, como saúde e finanças, a auditoria de dados é obrigatória. O controle de versão dos dados fornece uma trilha de auditoria completa, garantindo a conformidade.
  5. Evitar “Overfitting” de Dados: Modelos de Machine Learning podem ser ajustados em excesso (sofrerem “overfitting”) se os dados de treinamento forem alterados sem documentação adequada. O controle de versão dos dados ajuda a evitar esse tipo de problema.

Ferramentas de Controle de Versão dos Dados

Existem diversas ferramentas e abordagens para controlar a versão dos dados, algumas delas e suas comparações podem ser vistas com mais detalhes nesse artigo feito pela neptune. Na lista constam essas ferramentas:

  1. Neptune
  2. Pachyderm
  3. DVC
  4. GIT LFS
  5. Dolt
  6. lakeFS
  7. Delta Lake

Eu particularmente só utilizei o DVC (Data Version Control), que não é um armazenamento de dados, mas sim uma ferramenta de controle de versão de arquivos ‘.dvc’. Esses arquivos atuam como metadados que apontam para conjuntos de dados específicos, permitindo acesso, rastreamento e gerenciamento eficiente para cientistas de dados e engenheiros de ML. O DVC registra alterações, versões e metadados dos dados, como hashes e informações de proveniência. Isso oferece um controle detalhado sobre a evolução dos dados, autores de alterações e razões, sem duplicar grandes conjuntos de dados a cada mudança. O DVC trabalha em conjunto com sistemas de armazenamento em nuvem, como Amazon S3, Google Cloud Storage ou armazenamento local, permitindo que os dados reais permaneçam em seu local de armazenamento preferido, enquanto o DVC gerencia a complexidade do controle de versão de dados.

Boas Práticas para Controle de Versão dos Dados em MLOPs

Aqui estão algumas das boas práticas recomendades para implementar um controle de versão eficaz dos dados em projetos de Machine Learning:

  1. Versione todos os Dados: Desde conjuntos de treinamento até dados de teste e conjuntos de validação, versione todos os dados usados no processo de ML
  2. Automatize o Processo: Use ferramentas de automação para rastrear automaticamente alterações nos dados sempre que ocorrerem. Isso evita erros humanos e mantém o controle de versão preciso
  3. Documente Alterações: Sempre documente as alterações feitas nos dados, incluindo descrições claras de por que as alterações foram necessárias.
  4. Faça Auditorias Regulares: Realize auditorias regulares nos dados para garantir que eles atendam aos padrões de qualidade e conformidade.
  5. Integre com o Controle de Versão de Código: Certifique-se de que seu sistema de controle de versão de dados seja integrado ao sistema de controle de versão de código usado nos seus projetos.

Conclusão

O controle de versão dos dados é uma parte essencial da disciplina de MLOps. Ele garante a reprodutibilidade, a colaboração eficaz e o rastreamento preciso de alterações nos dados, essenciais para o desenvolvimento e implantação bem-sucedidos de modelos de Machine Learning. Ao adotar ferramentas e boas práticas de controle de versão dos dados, as equipes de MLOps podem elevar a qualidade de seus projetos e enfrentar desafios com confiança.