Operacionalize o machine learning com o Model Factory Framework

Na tentativa de recriar os sucessos e evitar as falhas do passado, as empresas recorrem cada vez mais a dados para tomar decisões. Tradicionalmente, isso significa que elas adotam uma abordagem reativa, na qual tomam decisões para o futuro com base em dados anteriores de desempenho.

Com o machine learning, no entanto, as empresas agora podem usar os dados para obter insights sobre possíveis resultados futuros. Desde previsões financeiras, prevenção de cancelamentos e manutenção preditiva até gestão de estoque e a simples identificação da melhor ação a ser empreendida, o machine learning está capacitando as empresas a tomar decisões mais respaldadas.

Embora o machine learning seja uma ferramenta incrivelmente poderosa, implementar modelos para aplicações reais pode ser altamente desafiador. De fato, de acordo com a IDC, mais de um quarto das iniciativas de IA e machine learning fracassam. Os motivos são multifacetados:

• Falta de experiência dos desenvolvedores com o machine learning
• Dados de má qualidade e operacionalização complicada
• Processos demorados, como a necessidade de treinar repetidamente novos conjuntos de dados
• Falta de um conjunto padronizado de práticas recomendadas que integre CI/CD, DevOps, DataOps e práticas de engenharia de software
• Abundância de ferramentas, processos e frameworks — e equipes de dados e operações que têm suas próprias preferências específicas

Para enfrentar esses desafios e estabelecer uma ponte entre as equipes, você precisa de um framework padronizado, agnóstico quanto a plataformas ou ferramentas.

O Model Factory Framework

O Model Factory Framework da Rackspace Technology foi projetado com todos esses desafios em mente. Ele fornece um mecanismo coerente para que as equipes de dados e operações da sua organização possam colaborar, desenvolver modelos, automatizar o empacotamento e implantar em vários ambientes, ao mesmo tempo em que evita atrasos na implantação, incompatibilidades e outros problemas.

É uma solução baseada em nuvem para gerir o ciclo de vida do machine learning — um padrão arquitetônico em vez de um produto. Além disso, como é aberto e modular, é possível integrá-lo a serviços da AWS e a ferramentas de automação convencionais do setor, como Jenkins, Airflow e AWS CodePipeline, para processamento dos dados.

E, como o ciclo de vida do machine learning é complexo, com vários estágios de compilação, treinamento, teste e validação — abrangendo análise de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e monitoramento —, o Model Factory Framework integra-se ao Amazon SageMaker, uma pilha de serviços de IA e machine learning que inclui:

• Serviços de IA que fornecem modelos pré-treinados para recursos predefinidos de visão, fala, processamento de linguagem, previsão e mecanismos de recomendação
• Serviços de machine learning que fornecem ambientes pré-configurados nos quais você pode criar, treinar e implantar recursos de deep learning em seus aplicativos

A pilha do Amazon SageMaker também oferece suporte a todas as principais opções de framework, interface e infraestrutura de machine learning, para máxima flexibilidade.

Principais benefícios do Model Factory Framework

O Model Factory Framework ajuda a reduzir de 25 para menos de 10 etapas o ciclo de vida do machine learning. Ele automatiza as entregas entre as diferentes equipes envolvidas e simplifica a solução de problemas ao prover uma única fonte de verdade para a gestão do machine learning, acelerando ainda mais o processo.

• Para os cientistas de dados, o Model Factory Framework oferece um ambiente padronizado de desenvolvimento de modelos, a capacidade de rastrear experimentos, execuções de treinamento e dados resultantes, reciclagem automatizada de modelos e até 60% de economia nos custos computacionais por meio de acesso com script a treinamento de instâncias spot e trabalhos de treinamento para otimização de hiperparâmetros (HPO) na garantia de qualidade.
   
• Para as equipes de operações, o framework automatiza a implantação de modelos em ambientes de desenvolvimento, garantia de qualidade e produção. Também fornece um registro para rastreamento do histórico de versões, bem como ferramentas para diagnóstico, monitoramento de desempenho e mitigação de desvios do modelo.
   
• Para a organização, o framework fornece uma linhagem de modelos para governança e compliance regulatória, melhora o tempo para obtenção de insights e acelera o ROI, ao mesmo tempo em que reduz o esforço para colocar os modelos de machine learning em produção.

Introdução ao Model Factory Framework

Se quiser conhecer mais detalhadamente o Model Factory Framework da Rackspace Technology e descobrir como ele melhora os processos — desde o desenvolvimento até a implementação, monitoramento e governança dos modelos —, baixe o whitepaper "Moving from machine learning models to actionable insights faster", no qual exploramos:

• Uma visão geral do ciclo de vida do machine learning e seus desafios
• Como as práticas de DevOps estão desalinhadas com o ciclo de vida do machine learning
• Visão geral, ferramentas e processos do Model Factory Framework
• Como o Model Factory Framework reduz a implementação de modelos de 25 para menos de 10 etapas