{"id":478031,"date":"2023-08-09T09:26:05","date_gmt":"2023-08-09T09:26:05","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:15:54","modified_gmt":"2023-09-05T11:15:54","slug":"mlops-platforms","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/mlops-platforms\/","title":{"rendered":"Plataformas MLOps"},"content":{"rendered":"

Breves informa\u00e7\u00f5es sobre plataformas MLOps:<\/p>\n

MLOps, ou Machine Learning Operations, refere-se \u00e0 pr\u00e1tica de combinar Machine Learning (ML), DevOps e engenharia de dados para automatizar o ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta. As plataformas MLOps fornecem ferramentas e estruturas para facilitar essa integra\u00e7\u00e3o, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es gerenciem, implantem e monitorem modelos de aprendizado de m\u00e1quina com efici\u00eancia.<\/p>\n

A hist\u00f3ria da origem das plataformas MLOps e a primeira men\u00e7\u00e3o delas<\/h2>\n

MLOps \u00e9 um campo relativamente novo que surgiu no final da d\u00e9cada de 2010. O termo foi inspirado no DevOps, uma pr\u00e1tica estabelecida de automatiza\u00e7\u00e3o do desenvolvimento de software, e adaptado aos desafios \u00fanicos dos fluxos de trabalho de ML. As primeiras plataformas MLOps come\u00e7aram a aparecer por volta de 2017-2018, fornecendo ferramentas especializadas para lidar com as complexidades de treinamento, valida\u00e7\u00e3o, implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento de modelos.<\/p>\n

Informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre plataformas MLOps. Expandindo o t\u00f3pico Plataformas MLOps<\/h2>\n

As plataformas MLOps fornecem um conjunto de servi\u00e7os que agilizam o ciclo de vida do ML, incluindo:<\/p>\n

    \n
  1. Desenvolvimento e treinamento de modelo:<\/strong> Ferramentas para desenvolver e treinar modelos usando diversas estruturas de ML.<\/li>\n
  2. Valida\u00e7\u00e3o e teste do modelo:<\/strong> Suporte para teste e valida\u00e7\u00e3o de modelos para garantir sua precis\u00e3o e robustez.<\/li>\n
  3. Implanta\u00e7\u00e3o:<\/strong> Implanta\u00e7\u00e3o automatizada de modelos em ambientes de produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  4. Monitoramento e Gest\u00e3o:<\/strong> Monitoramento cont\u00ednuo de modelos para detectar desvios e fornecer retreinamento, se necess\u00e1rio.<\/li>\n
  5. Colabora\u00e7\u00e3o e Governan\u00e7a:<\/strong> Ferramentas para colabora\u00e7\u00e3o entre cientistas de dados, engenheiros e outras partes interessadas, juntamente com mecanismos de governan\u00e7a para conformidade e seguran\u00e7a.<\/li>\n<\/ol>\n

    A Estrutura Interna das Plataformas MLOps. Como funcionam as plataformas MLOps<\/h2>\n

    As plataformas MLOps geralmente consistem em v\u00e1rios componentes interconectados:<\/p>\n

      \n
    1. Pipeline de dados:<\/strong> Gerencia o fluxo de dados por meio de pr\u00e9-processamento, engenharia de recursos e alimenta\u00e7\u00e3o em pipelines de treinamento.<\/li>\n
    2. Mecanismo de treinamento e avalia\u00e7\u00e3o de modelo:<\/strong> Orquestra o treinamento e valida\u00e7\u00e3o de modelos.<\/li>\n
    3. Reposit\u00f3rio de Modelos:<\/strong> Um armazenamento centralizado para modelos, incluindo metadados, controle de vers\u00e3o e linhagem.<\/li>\n
    4. Mecanismo de implanta\u00e7\u00e3o:<\/strong> Lida com a implanta\u00e7\u00e3o de modelos em diferentes ambientes (por exemplo, teste, produ\u00e7\u00e3o).<\/li>\n
    5. Sistema de monitoramento:<\/strong> Monitora o desempenho do modelo e o desvio de dados em tempo real.<\/li>\n<\/ol>\n

      An\u00e1lise dos principais recursos das plataformas MLOps<\/h2>\n

      Os principais recursos das plataformas MLOps incluem:<\/p>\n