Plataformas de operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps) permitem que os usuários gerenciem, monitorem e implantem modelos de aprendizado de máquina à medida que são integrados em aplicações de negócios, automatizando a implantação, rastreando a saúde e a precisão dos modelos e permitindo que as equipes escalem o aprendizado de máquina em toda a organização para um impacto tangível nos negócios.
Capacidades Principais das Plataformas de MLOps
Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de MLOps, um produto deve:
- Oferecer uma plataforma para monitorar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina
- Permitir que os usuários integrem modelos em aplicações de negócios em toda a empresa
- Rastrear a saúde e o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina implantados
- Fornecer uma ferramenta de gerenciamento holística para entender melhor todos os modelos implantados em um negócio
Casos de Uso Comuns para Plataformas de MLOps
Equipes de ciência de dados e engenharia de ML usam plataformas de MLOps para operacionalizar modelos e manter seu desempenho ao longo do tempo. Casos de uso comuns incluem:
- Automatizar o pipeline de implantação para modelos de ML construídos por cientistas de dados em aplicações de produção
- Monitorar desvio de modelo, degradação de precisão e anomalias de desempenho em modelos implantados
- Gerenciar rastreamento de experimentos, versionamento de modelos e governança de segurança ao longo do ciclo de vida de ML
Como as Plataformas de MLOps Diferem de Outras Ferramentas
As plataformas de MLOps focam na manutenção e monitoramento de modelos implantados em vez do desenvolvimento inicial de modelos, distinguindo-se de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, que se concentram na construção e treinamento de modelos. Algumas soluções de MLOps oferecem gerenciamento centralizado de todos os modelos em toda a empresa em um único local, e podem ser independentes de linguagem ou otimizadas para linguagens específicas como Python ou R.
Insights da G2 sobre Plataformas de MLOps
Com base nas tendências de categoria na G2, o monitoramento de modelos e o rastreamento de experimentos se destacam como as capacidades mais valorizadas. A confiabilidade aprimorada dos modelos e ciclos de iteração mais rápidos se destacam como os principais benefícios da adoção.