MLOps

As empresas podem criar modelos de aprendizado de máquina, mas sem operações estruturadas, eles demoram a implantar, são difíceis de escalar e perdem rapidamente a precisão.
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A metodologia MLOps da NowVertical aplica princípios de DevOps, automação e governança a todo o ciclo de vida do ML, garantindo que os modelos sejam reproduzíveis, confiáveis e forneçam valor comercial sustentado na produção.

Automação do ciclo de vida do modelo

Automatize os canais de treinamento, validação, implantação e reciclagem para agilizar a obtenção de valor.

Governança e conformidade de modelos

Incorpore fluxos de trabalho de aprovação, trilhas de auditoria e verificações de preconceito/imparcialidade em todo o ciclo de vida do ML.

Monitoramento e otimização contínuos

Acompanhe o desvio, o desempenho e o custo do modelo em tempo real com reciclagem e otimização automatizadas.

Revelando o valor dos investimentos em ML

As empresas investiram pesadamente em equipes de ciência de dados, plataformas de nuvem e ferramentas de IA. Mas sem os MLOPs, os modelos nunca vão além da experimentação.

Com o NowVertical, você:

Operacionalize os modelos existentes e garanta que eles ofereçam um ROI sustentado

Maximize os serviços de IA na nuvem (Vertex AI, Azure ML, SageMaker) com governança e automação

Reduza o desperdício de projetos fracassados ou paralisados transformando a experimentação em tubulações de produção

Acelere o tempo de retorno do investimento escalando modelos comprovados em várias unidades de negócios

Unificando ML, desenvolvimento e operações em um ciclo de vida contínuo

O aprendizado de máquina em grande escala é mais do que a criação de modelos — trata-se de criar um ciclo de vida repetível, controlado e automatizado. O MLOps integra aprendizado de máquina (ML), desenvolvimento (desenvolvimento) e operações (operações) em um ciclo contínuo, garantindo que os modelos passem perfeitamente da experimentação à produção, permanecendo precisos, compatíveis e econômicos ao longo do tempo.

O primeiro estágio garante que os dados e os modelos estejam prontos para os negócios, sejam precisos e sejam controlados

Dados

Agregue dados de vários sistemas corporativos (ERP, CRM, IoT, fontes não estruturadas).

Aplique verificações de governança de dados, linhagem e qualidade para garantir a confiança.

Organize conjuntos de dados de treinamento que sejam equilibrados, imparciais e compatíveis com a regulamentação (GDPR, HIPAA etc.).

modelo

Treine e teste vários algoritmos para identificar a abordagem ideal para o problema de negócios.

Implemente o controle de versão do modelo para acompanhar as iterações.

Documente metadados, benchmarks de desempenho e suposições de governança e reprodutibilidade.

A aplicação dos princípios de DevOps ao aprendizado de máquina garante reprodutibilidade e escalabilidade

Criar

Desenvolva modelos de pipelines e código de suporte em ambientes padronizados.

Aproveite estruturas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn

Aplique padrões de codificação, revisão por pares e design de pipeline modular.

Verificar

Automatize o teste unitário, a detecção de polarização e a validação da precisão.

Compare o desempenho em vários conjuntos de dados e cenários.

Garanta verificações de conformidade (imparcialidade, explicabilidade, transparência).

Embalagem

Containerize modelos (Docker, Kubernetes) para portabilidade.

Agrupe código, dependências e configurações para uma implantação consistente.

Registre modelos embalados em um Registro de Modelos com fluxos de trabalho completos de linhagem e aprovação.

O primeiro estágio garante que os dados e os modelos estejam prontos para os negócios, sejam precisos e sejam controlados

Planejar

Defina políticas de implantação, estratégias de implantação (versões canárias, testes A/B) e SLAs comerciais.

Mapeie as saídas do modelo para aplicativos posteriores (painéis, fluxos de trabalho, APIs).

Alinhe-se aos KPIs de negócios para medir o sucesso do modelo após a implantação.

Lançamento

Automatize as implantações por meio de pipelines de CI/CD.

Estabeleça fluxos de trabalho de aprovação para ambientes sensíveis a riscos (finanças, saúde).

Permita a reversão e as implantações azul-esverdeadas para minimizar o risco de produção.

Configurar

Otimize a infraestrutura em termos de custo e escala (clusters com escalabilidade automática, uso de GPU/TPU).

Aplique políticas de segurança e IAM (gerenciamento de identidade e acesso).

Ajuste os pipelines para obter latência, taxa de transferência e conformidade com o SLA.

Monitor

Acompanhe a precisão, o desvio e a imparcialidade do modelo ao longo do tempo.

Monitore o uso da infraestrutura e a eficiência de custos.

Forneça trilhas de auditoria e relatórios de conformidade para reguladores e partes interessadas.

Você está enfrentando os seguintes desafios com seus projetos de aprendizado de máquina?

Os modelos não escalam

Construído em silos, preso em notebooks, raramente implantado em toda a empresa.

O desempenho cai rapidamente

Os problemas de desvio, parcialidade e qualidade dos dados não são verificados quando os modelos estão ativos.

Falta de governança

Sem linhagem, aprovação ou auditabilidade claras em todo o ciclo de vida do ML.

Experimentação lenta

Os processos manuais tornam a iteração cara e demorada.

Tecnologias chave

Aproveitamos as principais plataformas para industrializar os MLOPs

O NowVertical ajuda você a industrializar o aprendizado de máquina conectando o desenvolvimento de modelos à implantação, monitoramento e governança em escala.

Operacionalize o ML com a Vertex AI, conectando treinamento, implantação e monitoramento de modelos em um fluxo de trabalho unificado.

Ciclo de vida completo do ML no Azure Machine Learning, permitindo operações de modelo governadas, reproduzíveis e escaláveis.

Industrialize o aprendizado de máquina com o SageMaker, oferecendo treinamento, implantação e monitoramento em escala corporativa.

Habilite as integrações de MLOps fornecendo pipelines de dados seguros e controlados em plataformas como SageMaker, Azure ML e Vertex AI.

Obtenha o máximo de seus investimentos em tecnologia com

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