MLOps: boas práticas para executar a IA com eficiência

7 de setembro de 2021

 

O MLOps é uma abreviatura para Machine Learning Operations, que é um conjunto de ferramentas e boas práticas recomendadas para o sucesso na execução de IA nas empresas. 

Trata-se de uma prática nova, que derivou do DevOps e que possibilitou que as empresas escalem a produção de algoritmos de machine learning com a finalidade de implantar novidades, testar experimentos e solucionar problemas de forma mais rápida. 


Com as organizações cada vez mais inseridas no cenário de transformação digital, elementos como Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) são a força motriz de facilitadores (como chatbots, gerenciadores de agenda etc) e de soluções para estratégias de inteligência de mercado e inteligência competitiva, por exemplo.


De forma resumida, o MLOps foi desenvolvido para criar uma cultura em que tecnologias de aprendizado de máquina promovam benefícios para os negócios. Isso ocorre pela construção, testagem e liberação de tecnologia, de forma frequente, rápida e confiável. 


Assim, apoiados pela coleta de dados de uma organização, os algoritmos aprendem continuamente, até chegar ao ponto de precisar de pouca intervenção humana — ou quase nenhuma, em alguns casos. 


Quer saber mais sobre MLOps? Continue a leitura e conheça os benefícios dessas boas práticas e alguns exemplos de aplicação. Confira:



OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS DAS MLOPS

Entre seus principais benefícios, está permitir o fornecimento rápido de valor de negócios, por meio de estatísticas, machine learning e data science.


Isso acontece porque é possível que os modelos sejam implantados repetidamente e monitorados de forma contínua. 

Veja uma série de benefícios das MLOps:


  • Implantação mais rápida de mais modelos com processos automatizados;
  • Otimização da produtividade, proporcionada pela colaboração e reutilização de modelos;
  • Redução do risco de implantar modelos que jamais serão colocados em produção, economizando assim, tempo e dinheiro;
  • Aceleração do tempo de ROI, já que a entrega de modelos acontece de forma mais rápida;
  • Monitoramento contínuo, o que permite a atualização frequente dos modelos, conforme as informações mudam em decorrer do tempo;
  • Equipes de operações e cientistas de dados trabalham juntos, o que estimula as operações data-driven e reduz o espaço entre a descoberta de insights e ações de implementação. As vantagens disso são:
  • reprodutibilidade e auditabilidade: modelos específicos e reproduzíveis, criados em pipelines e que possibilitam rollbacks (caso apresente erros) e auditorias em casos que seja preciso rastreamento;
  • validação: aporta conceitos de DevOps de validar automaticamente, de gestão de ambientes, testes e profiling;
  • automação e observabilidade possíveis quando são realizadas novas implementações. Habilita a comparação da performance entre predicted x expected e também coleta de informações úteis que podem ajudar para melhorias futuras.
  • Configuração rápida de modelos existentes, independentemente de como ou onde foram construídos ou implantados. Em poucas linhas de códigos, se obtém acesso instantâneo ao monitoramento avançado de ML, para gerenciar o ciclo de vida de toda a inteligência artificial de produção;
  • Implantação de qualquer modelo no ambiente de produção escolhido, seja no local, na nuvem ou híbrido;
  • Adição de monitoramento a qualquer modelo de produção existente já implantado, assim que agentes de monitoramento MLOps forem instrumentados;


COMO DEVE SER REALIZADO O PROCESSO DAS MLOPS?


Há alguns requisitos necessários para que as MLops sejam implantadas de forma robusta. 


Para projetar uma infraestrutura de ML é preciso ter muita clareza a respeito de sua capacidade e de qual trabalho ela pode facilitar.


O controle deve ser flexível e escalado automaticamente conforme a necessidade, possibilitando que o pipeline lide com quantidades diferentes de dados, sem que esses precisem ser ajustados futuramente para se tornarem mais eficientes e escalarem melhor. 


Além disso, a implantação de pipelines deve ser padronizada, com uma base para escrever o código de maneira fixa, para que fique consistente entre os aplicativos.


Dessa forma, a padronização possibilita implantações automáticas, assim, logo após um upload e aprovação nos testes, a implantação do novo pipeline na produção ocorre automaticamente. 


Outro ponto importante é o armazenamento de dados onde eles são processados, minimizando riscos, como o vazamento de informações.


Isso porque a integração deve ser fácil com os pipelines de armazenamento e dados que já existem, assim se garante a redução da necessidade de migrar dados, economizando tempo e recursos financeiros.


A infraestrutura deve também deixar que ocorra a execução paralela de vários ambientes idênticos. Dessa forma, a implantação acontece sem a inatividade da aplicação, já que a execução do pipeline de produção acontece em um ambiente próprio, enquanto testes e ajustes são feitos em outro ambiente.


A mesma coisa tem que ocorrer nos modelos retreinados em um pipeline: deve ocorrer a troca do modelo antigo sem que isso interrompa o fluxo de dados contínuos.


Em relação à infraestrutura, há mais um ponto importante, que seja permitido o monitoramento e controle dos dados de elementos como latência, promovendo uma identificação rápida de erros e possibilitando o ajuste. 


Isso porque ela deve se adaptar às demandas e necessidades do negócio, e não o contrário.



EXEMPLOS DE BOAS PRÁTICAS NAS OPERAÇÕES DE MACHINE LEARNING


DATA CENTERS CORPORATIVOS

Os data centers corporativos conseguem auxiliar empresas a executar processos avançados, com mais flexibilidade e agilidade no armazenamento de informações e processamento de dados.


Além das grandes quantidades de dados, essas infraestruturas são projetadas para que funcionem ininterruptamente, garantindo total disponibilidade aos sistemas da empresa, de maneira segura e confiável.


Por isso, têm uma função cada vez mais estratégica nos negócios. Só que é preciso acompanhar as novas tecnologias, que surgem a todo momento e que transformam a forma como as organizações lidam com seus data centers. 


Inteligência artificial e aprendizado de máquina são exemplos dessas tecnologias.


Elas mudam, por exemplo, a forma como os dados são armazenados e as redes configuradas. E é cada dia maior o número de empresas que automatizam seus processos.


A INAP apontou como resultado de uma pesquisa que realizou que até 2025 a maioria das atividades de data centers serão completamente automatizadas, segundo 81% dos líderes de TI entrevistados. 

NA INDÚSTRIA

O setor industrial é um campo fértil para a tecnologia de machine learning, que, aliás, é um dos recursos no grupo dos pilares da Indústria 4.0. 


Nas linhas de produção que utilizam o lean manufacturing (produção enxuta), por exemplo, o machine learning promove benefícios como alto controle de qualidade e identificação de possíveis falhas na fabricação de produtos. Além disso, otimiza a produção e agiliza as entregas. 

Caso as fábricas sejam conectadas a redes de e-commerces, o ML permite a automação da produção sob demanda. 


NA AGRICULTURA 

Com o uso de algoritmos na agricultura e pecuária, o ML permite analisar dados que contém informações sobre produtividade, clima, características do solo e muitas outras informações sobre as etapas do plantio e da colheita, dentre muitas outras. 


Com informações desse tipo, o produtor rural consegue ter mais conhecimento sobre a área de prática agrícola e obter melhores resultados de plantio. 


Uma análise de banco de dados pode, por exemplo, fornecer informações sobre o desempenho de culturas diferentes em climas variados.

A partir disso, construir um modelo que informe quais genes contribuem com características mais benéficas para determinada cultura. 


NA SAÚDE

Técnicas de deep learning, um tipo de machine learning, são aplicadas em hospitais que têm equipamentos que reúnem grandes quantidades de dados. Esses dados são empregados em análises clínicas por meio de inteligência artificial.


A saúde, aliás, é um dos campos que mais se beneficia com a IA, pois as técnicas são mais precisas para diagnósticos.


Além disso, nessa área é bastante comum a necessidade de decisões rápidas, considerando a natureza da atividade, em que uma tomada de decisão pode ser decisiva para a situação do paciente. 


NO SETOR FINANCEIRO

Em operadoras de crédito e bancos, a tecnologia é utilizada em transações suspeitas. Um exemplo é quando uma operadora de cartão liga para o cliente para verificar e validar determinada compra.


Isso acontece porque a empresa identificou, por meio do machine learning, uma possível transação fraudulenta. 


EM SERVIÇOS DE STREAMING

Serviços de streaming, como a Netflix, usam o aprendizado de máquina para prever, baseado em dados coletados dos usuários, os tipos de conteúdo que o cliente gosta.


Dessa forma, consegue prever quais tipos de filmes e séries pode indicar ao cliente, tendo como base a escolha dos títulos mais recentes. 

Há muitos outros exemplos de práticas de machine learning que podemos citar. Isso mostra o quanto o mundo dos negócios está se encaminhando para um ambiente totalmente automatizado. 


No entanto, não se trata apenas de uma escolha para facilitar as rotinas de trabalho. As empresas precisam entender que essa transformação está diretamente ligada à sua sobrevivência no mercado.


Sim, porque isso garantirá sua vantagem competitiva e destaque frente à concorrência.


Além, é claro dos resultados que espera dos negócios, em termos de produtividade e lucratividade. 



Comece a entender o verdadeiro potencial dos dados de seu negócio.


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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.