Você está enfrentando dificuldades para extrair insights valiosos de seus dados de forma rápida e eficiente? Luta para automatizar e escalar o desenvolvimento de modelos de machine learning (ML)? Se essas dores são familiares, nós temos uma solução que pode transformar suas operações de ML.
Em um mundo onde dados são o novo petróleo, a automação e escalabilidade no desenvolvimento de modelos de ML são fundamentais para manter uma vantagem competitiva. Nossa equipe realizou um P&D para transformar o processo de MLOps através da integração de ferramentas AWS, destacando o papel do AWS SageMaker na otimização das operações de ML. Vamos mostrar como fizemos isso.
A jornada para a implementação eficaz de MLOps é pavimentada com desafios técnicos que vão desde a seleção de ferramentas até a integração e automação de processos. A abordagem da AWS para MLOps se concentra em criar um ecossistema onde os modelos ML não apenas são desenvolvidos, mas também testados, implantados e monitorados de maneira contínua e eficiente. Utilizamos serviços como AWS SageMaker para reduzir o tempo de desenvolvimento e garantir a segurança e a escalabilidade necessárias para operações de ML em grande escala.
Fases de maturidade do MLOps
Na fase inicial, os cientistas de dados experimentam, criam, treinam e implantam modelos na AWS usando o Amazon SageMaker, com desenvolvimento no Amazon SageMaker Studio.
Na fase repetível, fluxos de trabalho automáticos são criados para pré-processar dados e treinar modelos com Amazon SageMaker Pipelines, onde cientistas de dados e engenheiros de ML colaboram. Os modelos são armazenados e comparados no Model Registry.
Na fase confiável, os modelos gerados passam por testes automatizados em um ambiente de pré-produção antes de serem implantados em produção, com possíveis avaliações e aprovações manuais.
Na fase escalável, a base de MLOps é expandida para suportar várias equipes de ciência de dados, agilizando o desenvolvimento e a produção de novas soluções e automatizando a criação de ambientes seguros de MLOps para reduzir a dependência da equipe de TI.
Benefícios esperados
Flexibilidade, permitindo que os cientistas de dados se adaptem a qualquer framework como TensorFlow ou PyTorch;
Reprodutibilidade, garantindo que experimentos anteriores possam ser recriados ou observados;
Reusabilidade, possibilitando a reutilização de código-fonte e pipelines de ML para evitar inconsistências e custos;
Escalabilidade, permitindo que recursos e serviços sejam escalados sob demanda;
Auditabilidade, assegurando que registros, versões e dependências de artefatos e dados possam ser auditados;
Consistência, eliminando variações entre diferentes ambientes de MLOps.
Etapas de execução
Acompanhe as etapas que adotamos para resolver esses desafios:
Integração de ferramentas: Selecionamos criteriosamente as ferramentas AWS para criar um ecossistema de MLOps coeso. Utilizamos o AWS SageMaker para permitir a criação de um pipeline de desenvolvimento de modelos ML robusto e escalável.
Automatização de processos: Configuramos triggers e rotinas automatizadas para agilizar o desenvolvimento e a operacionalização de modelos ML. O AWS Lambda foi utilizado para permitir a execução de código em resposta a eventos, facilitando a automação de tarefas sem a necessidade de gerenciar servidores.
Provisionamento: Utilizamos o CloudFormation para criar e gerenciar estruturas efêmeras na AWS, permitindo provisionar recursos de infraestrutura de maneira padronizada e consistente, assegurando a replicabilidade e escalabilidade da solução.
Gestão de APIs: Implementamos o API Gateway como interface centralizada, facilitando a integração, exposição e gestão eficiente de APIs essenciais para operações de ML.
Diagrama básico de serviços
Diagrama de ambientes
Resultados
Antes da implementação de MLOps, o ciclo de deploy de novos modelos levava aproximadamente 12 horas. Após a adoção de MLOps, esse tempo foi significativamente reduzido para menos de 1 hora. Essa melhoria demonstra a eficácia da integração de MLOps, proporcionando uma otimização de mais de 90% no tempo de deploy.
Informações complementares sobre as ferramentas AWS
SageMaker: O coração do ciclo de vida dos modelos ML, facilita a implantação e o gerenciamento de modelos, servindo como uma solução centralizada para o desenvolvimento, teste e operacionalização.
Lambda: Permite a execução de código em resposta a eventos, otimizando a automação de tarefas e processos.
CloudFormation: Utilizado para criar e gerenciar estruturas efêmeras na AWS, assegurando a replicabilidade
Conclusão
A integração de ferramentas AWS em MLOps agiliza o desenvolvimento e a implantação de modelos de machine learning, assegurando um processo robusto e seguro. A redução do ciclo de deploy de novos modelos, de aproximadamente 12 horas para menos de 1 hora, exemplifica a eficiência trazida pela adoção de MLOps. Este avanço de mais de 90% no tempo de deploy permite que as equipes de ciência de dados e engenharia de ML respondam rapidamente às demandas do mercado. A abordagem da AWS para MLOps reflete um compromisso com a inovação e a excelência operacional, proporcionando flexibilidade, reprodutibilidade, reusabilidade, escalabilidade, auditabilidade e consistência em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de modelos. Essas melhorias capacitam as organizações a manterem sua vantagem competitiva em um mercado impulsionado por dados, possibilitando a rápida transformação de insights em ações estratégicas.
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