O que é MLOps?
MLOps é a combinação de práticas de aprendizado de máquina e DevOps para melhorar a eficiência e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. Isso significa quebrar silos entre equipes de desenvolvimento e operações e adotar práticas ágeis para melhorar a velocidade e a eficiência do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
Importância de MLOps
Beatriz enfatiza que MLOps não é apenas sobre ferramentas e técnicas, mas também sobre mudanças culturais e organizacionais. Ela destaca a importância da automação, reprodutibilidade e auditoria em MLOps, além da integração de DevOps e aprendizado de máquina.
Desafios e Soluções
Beatriz também discute os desafios de implementar MLOps, incluindo a falta de estratégia, unidade e treinamento. No entanto, ela apresenta soluções, como a criação de uma infraestrutura integrada para MLOps, utilizando um repositório do GitHub como base.
Demonstração Prática
Durante a apresentação, Beatriz demonstra a plataforma MLops V2, que possibilita a criação de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina completo com componentes como conta de armazenamento e cofre de chaves. Além disso, ela mostra como treinar um modelo de aprendizado de máquina usando o Azure Machine Learning Studio e implantar o modelo como um ponto de extremidade para inferência.
Conclusão
A palestra de Beatriz é uma fonte valiosa de informação para empresas que desejam implementar MLOps em seus processos. Ela destaca a importância de uma abordagem crítica e discernente ao adotar novas tecnologias e abordagens, além de uma compreensão clara dos requisitos comerciais e da necessidade de mudanças culturais e organizacionais.
Ao longo da apresentação, Beatriz demonstra sua paixão por compartilhar seu conhecimento e sua expertise em MLOps, tornando o tema mais acessível e compreensível.