Existem duas fases fundamentais no desenvolvimento de machine learning: a fase de desenvolvimento e a fase de implementação. A fase de desenvolvimento, também conhecida como “loop interno”, envolve codificar, testar e criar um artefato de modelo. Já a fase de implementação, ou “loop externo”, envolve implantação do modelo em produção.
Dois gargalos comuns em MLOps são a coleta de dados e a implantação do modelo. No entanto, a automação desses processos usando ferramentas como CI-CD (Integração Contínua-Implantação Contínua) pode facilitar a coleta de dados e a containerização do modelo em uma imagem de container.
Além disso, a evolução de DevOps inclui uma abordagem GitOps, que envolve gerenciar a infraestrutura como código, onde tudo é armazenado em Git e gerenciado por meio de um fluxo de trabalho Git. Isso garante a consistência em múltiplas implantações de um modelo em diferentes ambientes.
Em resumo, o MLOps é essencial para garantir o desenvolvimento e implantação suaves de machine learning. A automação e a abordagem GitOps podem ajudar a melhorar esses processos, tornando-os mais eficientes e confiáveis.