Machine Learning Operations (MLOps) traz os princípios do DevOps para o aprendizado de máquina, desde a implantação do modelo até a manutenção, automatizando as transições entre os pipelines de treinamento e implantação
Explore mais de 45 ferramentas de MLOps para diferentes componentes do ciclo de vida de ML, como:
- Soluções de gerenciamento de dados
- Soluções de operacionalização
- Soluções de modelagem
- Plataformas de MLOps de ponta a ponta.
Quais são os tipos de provedores de soluções de MLOps?
MLOps de código aberto
63% das organizações de diferentes setores e 72% no setor de tecnologia relataram o uso de ferramentas de IA de código aberto.1 Mais de três quartos dos entrevistados (76%) disseram que esperam aumentar o uso de IA de código aberto no próximo ano.2 Apenas no GitHub, existem 180 milhões de desenvolvedores e 3 milhões de organizações contribuindo para 200 milhões de projetos.3
Portanto, não é surpresa que existam kits de ferramentas de código aberto avançados no cenário de IA e ML. As ferramentas de código aberto concentram-se em tarefas específicas dentro do MLOps, em vez de fornecer gerenciamento de ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Essas ferramentas e plataformas geralmente exigem um ambiente de desenvolvimento em Python e R.
Startups que oferecem MLOps
Assim como as ferramentas de código aberto, a maioria das startups no cenário de MLOps fornece ferramentas para tarefas específicas dentro do MLOps. Diferentemente do código aberto, as startups tendem a oferecer ferramentas que visam usuários não técnicos.
Gigantes da tecnologia que entregam MLOps
Existem ferramentas de código aberto desenvolvidas por gigantes da tecnologia que abordam casos de uso específicos nas práticas de MLOps. No entanto, o cenário de soluções de MLOps de ponta a ponta (ou plataformas de MLOps) é dominado por gigantes da tecnologia, como Google, Microsoft ou Alibaba.
Análise comparativa: Principais recursos da plataforma MLOps
Quais são os diferentes tipos de ferramentas de MLOps?
As ferramentas de MLOps geralmente se enquadram em três categorias:
- Gerenciamento de dados
- Modelagem
- Operacionalização
Também existem ferramentas que podem ser consideradas como "plataformas de MLOps", fornecendo gerenciamento de ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
Exploraremos ferramentas para tarefas individuais dentro das principais áreas e plataformas de MLOps, por sua vez.
Principais soluções de gerenciamento de dados
Principais ferramentas de rotulagem de dados
As ferramentas de rotulagem de dados (também chamadas de anotação de dados, tagging ou ferramentas de classificação) são usadas para rotular grandes volumes de dados, como textos, imagens ou áudio. Os dados rotulados são então usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para fazer previsões sobre novos dados não rotulados. Alguns exemplos de ferramentas de rotulagem de dados incluem:
Para mais, confira nosso artigo sobre como escolher um fornecedor de rotulagem de dados. Além disso, não se esqueça de verificar nossa lista de serviços de anotação de dados.
Principais versionamentos de dados
As ferramentas de versionamento de dados (também chamadas de controle de versão de dados) permitem gerenciar diferentes versões de datasets e armazená-los de forma acessível e bem organizada. Isso permite que equipes de ciência de dados obtenham insights, como identificar como as alterações nos dados impactam o desempenho do modelo e entender como os datasets estão evoluindo.
Algumas ferramentas populares de versionamento de dados são:
Soluções de modelagem
Principais ferramentas de engenharia de características
As ferramentas de engenharia de características automatizam o processo de extração de características úteis de datasets brutos para criar melhores dados de treinamento para modelos de aprendizado de máquina. Essas ferramentas podem acelerar o processo de engenharia de características para aplicações comuns e problemas genéricos. No entanto, pode ser necessário melhorar os resultados da engenharia de características gerada por máquina usando conhecimento de domínio. Algumas ferramentas de engenharia de características incluem:
Principais ferramentas de rastreamento de experimentos
O desenvolvimento de projetos de aprendizado de máquina envolve a execução de múltiplos experimentos com diferentes modelos, parâmetros de modelo ou dados de treinamento. As ferramentas de rastreamento de experimentos salvam todas as informações necessárias sobre diferentes experimentos durante o treinamento do modelo. Isso permite rastrear as versões dos componentes do experimento e os resultados e permite a comparação entre diferentes experimentos. Alguns exemplos de ferramentas de rastreamento de experimentos são:
Principais ferramentas de otimização de hiperparâmetro
Os hiperparâmetros são os parâmetros dos modelos de aprendizado de máquina, como o tamanho de uma rede neural ou tipos de regularização que os desenvolvedores de modelos podem ajustar para alcançar diferentes resultados. As ferramentas de ajuste ou otimização de hiperparâmetro automatizam o processo de pesquisa e seleção de hiperparâmetros que fornecem desempenho ideal para modelos de aprendizado de máquina. As ferramentas populares de ajuste de hiperparâmetro incluem:
Principais ferramentas de versionamento de modelo
As ferramentas de versionamento de modelo ajudam os cientistas de dados a gerenciar diferentes versões de modelos de ML. Informações como configuração do modelo, dados de proveniência, hiperparâmetros, pontuações de perda de validação e outros metadados são armazenados em um registro de modelo facilmente acessível. Este armazenamento de metadados ajuda os cientistas de dados a identificar rapidamente a configuração que usaram para construir um modelo específico, garantindo que eles não usem inadvertidamente um modelo incorreto ou desatualizado.
Os sistemas de versionamento de modelo também possuem mecanismos para capturar as saídas do modelo durante o treinamento, fornecendo um instantâneo de quão bem um determinado modelo se saiu em cada iteração. O versionamento ajuda a promover a reprodutibilidade, garantindo que os resultados publicados possam ser verificados em futuras iterações ou investigações.
Algumas ferramentas que permitem o versionamento de modelo são:
Adicionar como fonte preferencialSoluções de operacionalização
Principais ferramentas de implantação/serviço de modelo
As ferramentas de implantação de modelo de aprendizado de máquina facilitam a integração de modelos de ML em um ambiente de produção para fazer previsões. Algumas ferramentas nesta categoria são:
Principais monitoramentos de modelo
O monitoramento de modelos de aprendizado de máquina é crucial para o sucesso de projetos de ML, pois o desempenho do modelo pode decair devido a alterações nos dados de entrada. As ferramentas de monitoramento detectam desvios de dados e de modelo, ou outras anomalias, em tempo real e acionam alertas com base em métricas de desempenho. Isso permite que cientistas de dados e engenheiros de ML tomem medidas, como re-treinamento de modelo, para manter sua eficácia.
As ferramentas de monitoramento de modelo incluem:
Plataformas de MLOps de ponta a ponta selecionadas
Como mencionado acima, também existem ferramentas que cobrem o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Essas plataformas são frequentemente fornecidas por startups ou gigantes da tecnologia, mas também existem plataformas de código aberto. As plataformas de MLOps populares incluem:
Explore as principais plataformas de MLOps em nossa seleção curada e baseada em dados para encontrar a melhor opção para suas necessidades de ML.
Outras categorias relacionadas ao MLOps
Ferramentas assistentes de MLOps
Essas ferramentas são usadas para auxiliar desenvolvedores de MLOps e LLMOps em aspectos específicos da implantação de MLOps e LLMOps. Essas ferramentas incluem:
- Feature stores: Os feature stores servem como um hub centralizado para armazenar, gerenciar e entregar recursos de ML. Eles facilitam a descoberta e o compartilhamento de valores de recursos, suportando tanto o treinamento quanto o serviço de modelos. Os recursos principais incluem a capacidade de criar pipelines de engenharia de recursos, serviço eficiente de recursos, escalabilidade, versionamento, validação, gerenciamento de metadados e integração com fluxos de trabalho de ML para reprodutibilidade.
- Frameworks de integração: Esses frameworks ajudam no desenvolvimento de LLM aplicações como analisadores de documentos, analisadores de código, chatbots etc.
- Bancos de dados vetoriais (VD): Os bancos de dados vetoriais armazenam dados complexos e multidimensionais, como registros de pacientes que combinam sintomas, resultados de laboratório e padrões comportamentais. Os VDs podem pesquisar e recuperar dados não estruturados (como imagens, vídeo, texto e áudio) por conteúdo, em vez de rótulos ou tags. Os VDs podem ajudar no versionamento e gerenciamento de modelos em MLOps e LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations é um subconjunto especializado de operações de aprendizado de máquina (MLOps) adaptado para o desenvolvimento e implantação eficientes de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).
LLMOps garante que a qualidade do modelo permaneça alta e que a qualidade dos dados seja mantida em todos os projetos de ciência de dados, fornecendo infraestrutura e ferramentas.
LLMOps abrange plataformas e utilitários para gerenciar LLMs, desde fine-tuning e avaliação até implantação e monitoramento. Explore mais sobre outras ferramentas de LLMOps consultando nosso guia de mercado baseado em dados.
Governança de IA
A governança de IA estabelece as estruturas e políticas que moldam como as tecnologias de IA são desenvolvidas, implantadas e regulamentadas. O objetivo principal é promover práticas éticas de IA e benefício social, reduzindo riscos como viés e consequências não intencionais.
A governança de IA é um aspecto crucial de projetos de ML, razão pela qual as plataformas de MLOPs de ponta a ponta oferecem capacidades de governança de IA. Descubra outras ferramentas de governança de IA lendo nosso guia de mercado abrangente.
Perguntas frequentes
MLOps aplica práticas repetíveis para tornar o desenvolvimento, a implantação e o monitoramento de ML mais eficientes e confiáveis.
Se você ainda tiver dúvidas sobre ferramentas e fornecedores de MLOps ou inteligência artificial em geral, gostaríamos de ajudar:
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author = {Dilmegani, Cem},
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