Colocando seu modelo de previsão em produção

Projetando Pipelines de Previsão para Produção

Rami Krispin

Senior Manager, Data Science and Engineering

Introdução

• Gerente sênior - ciência e engenharia de dados
• Séries temporais, previsão e MLOps
• Autor
• Colaborador de open source

Previsão em produção

• Arquitetura do pipeline de previsão
• Configurar automação
• Monitorar o pipeline

Motivação

• Automação - tarefa recorrente de previsão
  • Exemplo: prever a temperatura por hora
• Escala - grande quantidade de séries
  • Exemplo: muitas séries ou alto custo computacional

Arquitetura geral

Arquitetura geral

Arquitetura geral

Arquitetura geral

Arquitetura geral

Arquitetura geral

Descrição do curso

Capítulo 1

• Revisar a fonte de dados
• Buscar os dados na API da EIA

Capítulo 2

• Processo de experimentação
  • Treinar, testar e registrar vários modelos de previsão

Capítulo 3

• Processo de deploy
  • Automação de dados, atualização do modelo e captura de logs

Capítulo 4

• Pós-deploy
  • Monitoramento e alertas
  • Boas práticas

Pré-requisitos do curso

Curso avançado, requer conhecimento prévio:

• Análise de séries temporais e previsão
• Sistemas de orquestração
• APIs
• Python

Ferramentas do curso

Vamos praticar!

Projetando Pipelines de Previsão para Produção