Componentes de MLOps

Implantação e ciclo de vida em MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Conceitos

 

GENÉRICO (Desenvolvimento de Software)

  • Fluxos de trabalho
  • Pipelines
  • Artefatos

 

ESPECÍFICO DE ML

  • Registro de modelos
  • Feature store
  • Repositório de metadados
Implantação e ciclo de vida em MLOps

apenas devops

Implantação e ciclo de vida em MLOps

devops com mlops

Implantação e ciclo de vida em MLOps

workflow genérico

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execução do workflow

Implantação e ciclo de vida em MLOps

execução manual

Implantação e ciclo de vida em MLOps

execução automática

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semi-automático

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antes do script

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etapas com script

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definição de pipeline

Implantação e ciclo de vida em MLOps

artefatos

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
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artefatos - definição

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
Implantação e ciclo de vida em MLOps

início do ciclo

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artefatos para deploy

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construa primeiro

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um para o modelo

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um para o app

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pipeline de build do app

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pipeline de build de ML (código)

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pipeline de ML - vazio

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dados brutos

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dados processados

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feature store

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execução do pipeline

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execução do pipe 2

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modelo treinado

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build de metadados

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registro de modelos

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repositório de metadados

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pipelines de deploy

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começar do build

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fazer o deploy no servidor

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monitoramento

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arquitetura MLOps de alto nível

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Vamos praticar!

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