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 gestão holística para melhor entender 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
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 gestão centralizada 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 de Avaliações do G2 sobre Plataformas de MLOps
De acordo com dados de avaliações do G2, os usuários destacam o monitoramento de modelos e o rastreamento de experimentos como as capacidades mais valorizadas. Equipes de ML e engenharia de dados frequentemente citam a melhoria na confiabilidade dos modelos e ciclos de iteração mais rápidos como os principais benefícios da adoção.