Em um mundo onde dados são o novo petróleo, a capacidade de extrair insights valiosos de forma rápida e eficiente é um diferencial competitivo crucial. A automação e escalabilidade no desenvolvimento de modelos de machine learning (ML) são fundamentais para manter essa vantagem. Este artigo mergulha na transformação do processo de MLOps através da integração de ferramentas AWS, destacando o papel do AWS SageMaker na otimização de operações de ML.
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. A utilização de serviços como AWS SageMaker é um testemunho da capacidade da AWS de fornecer soluções que não apenas reduzem o tempo de desenvolvimento, mas também garantem a segurança e a escalabilidade necessárias para operações de ML em grande escala.
Neste artigo, que é um exemplo de aplicabilidade em um cliente específico, exploraremos as etapas críticas na implementação de um sistema de MLOps eficiente. Discutiremos a importância da escolha estratégica de ferramentas e como a integração entre AWS SageMaker, Lambda, CloudFormation e API Gateway pode resultar em um processo de ML mais ágil e seguro.
Etapas de execução
Integração de ferramentas: A seleção criteriosa de ferramentas AWS é o primeiro passo para criar um ecossistema de MLOps coeso. A utilização do AWS SageMaker permite a criação de um pipeline de desenvolvimento de modelos ML robusto e escalável.
Automatização de processos: A configuração de triggers e rotinas automatizadas é essencial para agilizar o desenvolvimento e a operacionalização de modelos ML. O AWS Lambda entra em cena para permitir a execução de código em resposta a eventos, facilitando a automação de tarefas sem a necessidade de gerenciar servidores.
Provisionamento: O CloudFormation é utilizado para criar e gerenciar estruturas efêmeras na AWS, permitindo à equipe provisionar recursos de infraestrutura de maneira padronizada e consistente, assegurando a replicabilidade e escalabilidade da solução.
Gestão de APIs: O API Gateway atua como interface centralizada, desempenhando um papel crucial na arquitetura MLOps. Ele facilita a integração, exposição e gestão eficiente de APIs essenciais para operações de ML.
Neste projeto para um cliente, nossa equipe colaborou com cientistas de dados que criaram modelos em um ambiente local utilizando a linguagem de programação R. Esses modelos foram desenvolvidos e preparados dentro de uma estrutura, acessando dados do Data Lake da empresa.
Uma vez construídos, os modelos foram integrados às pipelines utilizando o AWS SageMaker Pipeline para gerenciar esses processos. Os modelos preparados foram então implementados no SageMaker Models e disponibilizados em containers, com o acesso controlado através do API Gateway.
Para garantir a segurança, o Lambda de autorização foi utilizado para verificar os chamados antes do consumo do modelo. Isso assegura que a requisição do usuário seja validada antes da execução do modelo, aumentando a segurança e otimizando custos no sistema.
A gestão desses processos foi customizada utilizando todo o poder computacional oferecido pelo SageMaker. Além disso, para facilitar o provisionamento e atualização das estruturas nos ambientes, foram utilizadas as pipelines do GitLab, organizadas em três contas distintas.
Resultados finais: Os resultados finais são os outputs do processo de ML, que podem ser insights, previsões ou qualquer outro produto de valor derivado dos modelos de ML.
Informações complementares sobre as ferramentas AWS
SageMaker: O coração do ciclo de vida dos modelos ML, o AWS SageMaker facilita a implantação e o gerenciamento de modelos, servindo como uma solução centralizada para o desenvolvimento, teste e operacionalização.
Lambda: A flexibilidade do AWS Lambda permite a execução de código em resposta a eventos, como triggers em bases de dados, otimizando a automação de tarefas e processos.
CloudFormation: Utilizado para criar e gerenciar estruturas efêmeras na AWS, o CloudFormation permite à equipe provisionar recursos de infraestrutura de maneira padronizada e consistente, assegurando a replicabilidade e escalabilidade da solução.
API Gateway: Atuando como interface centralizada, o API Gateway desempenha um papel crucial na arquitetura MLOps, facilitando a integração, exposição e gestão eficiente de APIs essenciais para operações de ML.
Conclusão
A integração de ferramentas AWS em MLOps proporciona um processo mais ágil e seguro, essencial para o desenvolvimento eficiente de modelos de ML. A abordagem da AWS para MLOps reflete um compromisso com a inovação e a excelência operacional, permitindo que as organizações mantenham sua vantagem competitiva em um mercado impulsionado por dados.