Inteligência Artificial
O que é MLOps
Práticas DevOps para aprendizado de máquina
MLOps (Machine Learning Operations) — um conjunto de práticas combinando desenvolvimento de modelos ML (ML) e operação de implantação (Ops) para automatizar e padronizar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
Componentes-chave
- Controle de versão — versionamento de dados, modelos e código
- CI/CD para ML — pipelines automatizados de treinamento e implantação
- Feature Store — armazenamento centralizado de features
- Model Registry — registro de modelos treinados
- Monitoramento — rastreamento da qualidade do modelo em produção
Estágios do Pipeline MLOps
- Data Pipeline — coleta, limpeza, transformação de dados
- Training Pipeline — treinamento e validação de modelos
- Deployment Pipeline — implantação em produção
- Monitoring Pipeline — monitoramento e alertas
Ferramentas MLOps
- MLflow — gerenciamento de experimentos e modelos
- Kubeflow — plataforma ML no Kubernetes
- DVC — versionamento de dados
- Weights & Biases — tracking de experimentos
- Seldon / BentoML — serving de modelos
Benefícios Empresariais
- Aceleração — mais rápido da ideia à produção
- Qualidade — controle de drift e degradação
- Escalabilidade — padronização de processos
- Colaboração — ambiente unificado para DS e engenheiros