MLOps : introdução ao tema e estudo de caso

Abstract

Cada vez mais, serviços e aplicações estão incorporando modelos de aprendizado de máquina em seu fluxo, de forma a melhorar análises ou agregar maior valor em suas respostas. Entretanto, os times e desenvolvedores encontram diversas dificuldades ao implementarem esses modelos em um ambiente de produção e se deparam com inúmeros empecilhos operacionais. Dos esforços criados para sanar tais problemas, um que está em alta é a difusão da cultura do Machine Learning Operations (MLOps), também chamada de Operações de Aprendizado de Máquina. O presente trabalho propõem-se a fazer um introdução teórica à cultura, apresentando seus principais conceitos. O trabalho também apresenta uma revisão baseada na literatura. Indo mais além, é realizado um estudo de caso de um time na indústria, com o objetivo de demonstrar e discutir empiricamente acerca de alguns dos conceitos apresentados. O time acompanhado por essa pesquisa utiliza amplamente de modelos de aprendizado de máquina e está começando a migrar seu desenvolvimento para um cenário centrado nos princípios da cultura MLOps. Como conclusão foi possível perceber que a vasta gama de discussões e diferentes pontos de vista acaba por tornar complicado a implementação da cultura na prática. Entretanto, o caso estudado da indícios de que uma implementação gradual com foco nas necessidades momentâneas pode ser uma saída para tornar o uso do MLOps mais fácil e eficiente.