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20 de julho de 2021

MLOps: acelerando projetos de Machine Learning

Vivemos desde muito tempo uma realidade onde os dados movem o mundo. Isso não é novidade, mas pode passar despercebido para muitas pessoas. A era do ML (Machine Learning) e da IA (Inteligência Artificial) veio para ficar por um longo tempo e é certo que estamos apenas arranhando a superfície do que é possível de ser feito. Organizações que estão nascendo agora já trazem em seu DNA processos de negócio motivados e amparados por decisões tomadas por algoritmos de Machine Learning (Aprendizado de Máquina). Outras, de certa forma mais tradicionais estão buscando seu lugar ao sol através do Machine Learning, seja na busca por novos negócios e/ou mercados ou otimizar processos atuais visando eficiência e melhoria de forma generalizada.

Independentemente do nível de maturidade, existem desafios que são comuns a todas as empresas e que dificultam a escalada das iniciativas de IA. Segundo um estudo do Gartner, chamado Understanding MLOps to Operationalize Machine Learning Projects publicado em Abril de 2021 o principal foco das organizações buscando implementação de IA está em acelerar a velocidade da transformação de provas de conceito em produção. O objetivo é operacionalizar a movimentação de um MVP, do inglês Produto Viável Mínimo, para um ambiente em que gere resultados e que seja possível manter um fluxo constante de aplicação de melhorias, da mesma forma que a metodologia ágil e a disciplina de DevOps faz com o desenvolvimento de software, transformando o desenvolvimento e/ou melhoria de produtos algo fluído.

Como toda iniciativa, a jornada para IA traz obstáculos que precisam ser superados, assim como uma corrida de obstáculos é necessário superar os obstáculos de forma precisa e rápida. Ainda segundo o mesmo estudo do Gartner, esta jornada entre o requisito e a adoção da tecnologia pelo negócio enfrenta desafios além do obstáculo em si:

Organizations suffer from various hurdles along their AI journey in defining their business requirements and goal definition, or face data, model and application challenges which keeps them from realizing the true value of their AI investments.

Aqui observamos um desfio de complexidade de integração que é possivelmente o maior deles. Novamente aqui trazemos a analogia com a disciplina de DevOps onde a cultura da integração e da colaboração entre equipes e recursos é pilar de toda a estrutura. Para que iniciativas de ML/IA tenham a mesma fluidez do desenvolvimento de software, a colaboração entre Engenharia de Dados, Modelagem, Engenharia de Software e Infraestrutura é fundamental para o sucesso. Aqui entramos com a disciplina que serve como cobertura dos gaps existentes. Esta disciplina se chama MLOps (Machine Learning Operationalization) e é válida a analogia direta entre MLOps e DevOps. O MLOps padroniza a entrega e o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina (ML) junto com a operacionalização do pipeline de ML. O MLOps suporta a liberação, ativação, monitoramento, gerenciamento, reuso, manutenção e governança de todos os artefatos usados em projetos de ML.

O framework MLOps é derivado de processos padrão de várias indústrias e é composto de três principais ciclos:

– Desenvolvimento: Aqui o modelo é treinado através da validação de hipóteses, descobertas, seleção do algoritmo, pré-processamento dos dados e construção do modelo ideal.

– Liberação: Nesta fase ocorrem os testes e verificações da validade das inferências e dos principais KPIs do modelo de ML.

– Ativação: Uma vez testado e desempenhando o papel correto no ambiente de testes, o modelo é ativado em produção e integrado aos processos de negócio.

Além destes três principais ciclos, o framework também suporta o pipeline de Integração Contínua / Entrega Contínua (CI/CD), sendo assim um modelo de gestão robusto com múltiplos benefícios para os projetos de IA/ML:

TBDDoing MLOps with Model Management and CI/CD helps catalog data and analytical assets, ensure governance to existing procedures and regulations, automate testing, monitoring and audit of analytical assets and enhance cooperation

A aplicação de MLOps aos seus projetos de IA/ML passa pela escolha das ferramentas que suportarão a iniciativa. Apesar de ser um conceito recente e com vários pontos de otimização algumas empresas já despontam com soluções práticas e aderentes ao modelo. Uma delas é a HPE com a solução Ezmeral ML OPS. Através de uma arquitetura moderna o HPE Ezmeral se encaixa em todo o ciclo de vida de um projeto de IA/ML, desde a construção do modelo até a implementação híbrida (multicloud) passando por todas as etapas como treinamento do modelo e monitoramento, por exemplo. 

O HPE Ezmeral permite que você tenha um ambiente pronto imediatamente com as ferramentas de sua preferência e possa simultaneamente experimentar outros frameworks de aprendizado de máquina e escolha o melhor para o seu projeto, de forma simples, integrada e colaborativa. Através da solução você vai imprimir velocidade e agilidade a projetos de aprendizado de máquina nos mesmos moldes da disciplina de DevOps, desde a concepção a entrega do projeto. E tudo isso pode ser contratado em um modelo “pay-as-you-go” onde através das soluções HPE Greenlake você tem a opção de iniciar seu projeto de IA/ML agora mesmo, pagando apenas pelos recursos necessários, quando eles forem necessários. Da concepção do projeto a sustentação o HPE Greenlake viabiliza todos os ciclos com um modelo inteligente e dinâmico de cobrança. Seja uma solução instalada “on-premise”, nuvem ou híbrido, o HPE Greenlake simplifica a operação de TI permitindo que você foque no que é mais importante para seu projeto.

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