Os efeitos da IA no desenvolvimento contínuo e nos pipelines de implantação estão se tornando difíceis de ignorar. No entanto, os decisores em funções de desenvolvimento de software precisam de considerar uma ampla gama de elementos ao considerar os usos da tecnologia.
Os desafios da implantação de IA em escala
Implantar inteligência artificial não é o mesmo que implantar, por exemplo, um aplicativo web. As atualizações de software tradicionais geralmente são determinísticas: depois que o código passa nos testes, tudo funciona como deveria. Com a IA e a aprendizagem automática, os resultados podem variar porque os modelos dependem de dados em constante mudança e de comportamento estatístico complexo.
Alguns desafios únicos que você enfrentará incluem:
- Desvio de dados: seus dados de treinamento podem não corresponder ao uso no mundo real, causando queda no desempenho.
- Controle de versão do modelo: ao contrário das atualizações simples de código, você precisa rastrear o modelo e os dados nos quais ele foi treinado.
- Longos tempos de treinamento: a iteração em um novo modelo pode levar horas ou até dias, retardando os lançamentos.
- Necessidades de hardware: O treinamento e a inferência geralmente exigem GPUs ou infraestrutura especializada.
- Monitorar a complexidade: acompanhar o desempenho na produção significa observar não apenas o tempo de atividade, mas também a precisão, a parcialidade e a imparcialidade.
Os desafios significam que não se pode tratar a IA como software tradicional. Você precisa de pipelines de aprendizado de máquina criados com automação e monitoramento.
Aplicando princípios de DevOps a sistemas de IA
O DevOps foi projetado para aproximar desenvolvedores e operações, promovendo automação, colaboração e ciclos rápidos de feedback. Ao trazer esses princípios para IA, ou seja, IA e DevOps, você cria uma base para pipelines escalonáveis de implantação de aprendizado de máquina.
Algumas práticas recomendadas de DevOps são traduzidas diretamente:
- Automação: automatizar o treinamento, os testes e a implantação reduz erros manuais e economiza tempo.
- Integração contínua: atualizações de código, dados e modelos devem ser integradas e testadas regularmente.
- Monitoramento e observabilidade: assim como o tempo de atividade do servidor, os modelos precisam de monitoramento para desvios e precisão.
- Colaboração: Cientistas de dados, engenheiros e equipes de operações precisam trabalhar juntos no mesmo ciclo.
A principal diferença entre DevOps e MLOps está no foco. Enquanto o DevOps se concentra no código, o MLOps trata do gerenciamento de modelos e conjuntos de dados junto com o código. O MLOps estende o DevOps para enfrentar desafios específicos de pipelines de aprendizado de máquina, como validação de dados, rastreamento de experimentos e estratégias de retreinamento.
Projetando um pipeline de implantação contínua para aprendizado de máquina
Ao construir um sistema de implantação contínua para ML, você precisa pensar além do código. Já se foram os dias em que só era necessário saber programar e codificar; agora é muito mais. Ter uma empresa de desenvolvimento de inteligência artificial que possa implementar essas etapas para você é crucial. Uma estrutura passo a passo poderia ser assim:
- Ingestão e validação de dados: colete dados de diversas fontes, valide-os quanto à qualidade e garanta a conformidade com a privacidade. Por exemplo, uma empresa de cuidados de saúde pode verificar se os dados dos pacientes são anonimizados antes da utilização.
- Treinamento e controle de versão de modelos: treine modelos em ambientes controlados e armazene-os com um histórico de versões claro. As empresas Fintech geralmente mantêm um registro rigoroso de quais conjuntos de dados e algoritmos potencializam os modelos que impactam a pontuação de crédito.
- Testes automatizados: valide a precisão, a tendência e o desempenho antes que os modelos avancem. Isso evita que modelos não confiáveis cheguem à produção.
- Implantação para teste: primeiro envie os modelos para um ambiente de teste para testar a integração com serviços reais.
- Implantação de produção: implante com automação, geralmente usando contêineres e sistemas de orquestração como Kubernetes.
- Ciclos de monitoramento e feedback: monitore o desempenho na produção, observe desvios e acione o retreinamento quando os limites forem atingidos.
Ao projetar um pipeline de ML dessa forma, você minimiza riscos, cumpre as regulamentações e garante um desempenho confiável em setores de alto risco, como saúde e finanças.
O papel de uma equipe de desenvolvimento dedicada em MLOps
Você pode estar se perguntando se precisa de uma equipe de desenvolvimento de software dedicada para MLOps ou se contratar consultores é suficiente. A realidade é que consultores pontuais geralmente fornecem soluções de curto prazo, mas os pipelines de aprendizado de máquina exigem atenção contínua. Os modelos degradam-se com o tempo, novos dados ficam disponíveis e os ambientes de implementação evoluem.
Uma equipe dedicada oferece propriedade de longo prazo, conhecimento multifuncional, iteração mais rápida e gerenciamento de riscos. Ter uma equipe de desenvolvimento de software dedicada que sabe o que está fazendo, como está fazendo e que pode continuar fazendo isso por você no longo prazo é ideal e funciona muito melhor do que ter consultores pontuais.
Melhores práticas para DevOps bem-sucedido em IA
Mesmo com as ferramentas e equipes certas, o sucesso no DevOps para IA depende do cumprimento de práticas recomendadas sólidas.
Estes incluem:
- Versão de tudo: código, dados e modelos devem ter controle de versão claro.
- Teste mais do que precisão: inclua verificações de justiça, preconceito e explicabilidade.
- Use contêineres para obter consistência: a conteinerização de pipelines de ML garante que os modelos sejam executados da mesma forma em todos os ambientes.
- Automatize acionadores de retreinamento: defina limites para desvios de dados ou quedas de desempenho que acionam trabalhos de retreinamento automaticamente.
- Integre o monitoramento aos pipelines: colete métricas sobre latência, precisão e uso em tempo real.
- Colabore em funções: incentive a responsabilidade compartilhada entre cientistas de dados, engenheiros e equipes de operações.
- Planeje a escalabilidade: crie pipelines que possam lidar com conjuntos de dados crescentes e a demanda dos usuários sem grandes retrabalhos.
Essas práticas transformam um pipeline de aprendizado de máquina de sistemas experimentais em infraestrutura pronta para produção.
Conclusão
O futuro da inteligência artificial depende de um pipeline de implantação de aprendizado de máquina confiável e escalável. Como empresa, é fundamental implementar IA de maneiras altamente específicas para criar serviços e produtos digitais.
Fontesartificialintelligence
