AI Week Conference BR - MLOps
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O documento refere-se à apresentação de Eliézer Zarpelão na AI Week Conference, focando em MLOps, que envolve a aplicação de princípios DevOps para desenvolvimento e implementação de modelos de machine learning. Ele discute a importância da qualidade dos dados, entrega em produção e a automação de testes, destacando que MLOps visa unificar o ciclo de entrega de aplicações de machine learning. O autor enfatiza que a consistência dos dados e a colaboração entre engenheiros são cruciais para o sucesso de projetos de machine learning.
AI Week Conference BR - MLOps
- 1. 1 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão MLOps Eliézer Zarpelão AI Week Conference BR
- 2. 2 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão + 17 anos desenvolvimento Bacharel em Sistemas de Informação USP Especialista em Engenharia de Software Unicamp Mestrando em Ciência da Computação pela Unicamp https://www.linkedin.com/in/eliezerzarpelao/ Eliézer Zarpelão Tech Architect - Avanade
- 3. 3 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Mestrado FEF + IC / Unicamp Ciência da Computação Futebol + Machine Learning + IoT
- 4. 4 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Horas vagas (?) «Mente sana in corpore sano»
- 5. 5 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Google Trends - MLOps
- 6. 6 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Lei de Moore x Deep Learning
- 7. 7 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Evolução do Desenvolvimento DevOps Waterfall Agile
- 8. 8 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Princípios DevOps
- 9. 9 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão O que é MLOps? “Capacidade de aplicar os princípios DevOps para aplicações de Machine Learning”
- 10. 10 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Sistema de I.A. Código / Modelo Dados Fonte: Material Andrew Ng
- 11. 11 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão microsoft/MLOpsPython: MLOps using Azure ML Services and Azure DevOps (github.com)
- 12. 12 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Melhorar o Código ou os Dados? Detecção de Defeitos Painéis Solares Inspeção de superficies Baseline 76,2 % 75,68 % 85,05% Modelos +0% (76,2%) +0,04% (75,72%) +0% (85,05%) Dados +16,9% (93,1%) +3,06% (78,74%) +0,4% (85,45%) Fonte: Material Andrew Ng
- 13. 13 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão
- 14. 14 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Ação (20%) Treinar o modelo Preparação (80%) Prover e preparar dados de alta qualidade 99% pesquisa I.A. 1% pesquisa I.A.
- 15. 15 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Ciclo de vida de um projeto de ML Entrega em produção Definição de Escopo Treino do modelo Coleta de Dados
- 16. 16 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Peça a dois especialistas independentes para rotular uma amostra de imagens Meça a consistência para descobrir onde eles discordam Para classes em que eles discordam, revise as instruções de rotulagem até que se tornem consistentes
- 17. 17 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Foco no Modelo Colete os dados que puder, e desenvolva um modelo bom o suficiente para lidar com o ruído nos dados. Mantenha os dados fixos e melhore iterativamente o código/modelo. Foco nos dados A consistência dos dados é essencial. Use ferramentas para melhorar a qualidade dos dados; Mantenha os códigos/modelos fixos e melhore iterativamente os dados.
- 18. 18 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Poucos dados Rótulos com ruídos Muitos dados Rótulos com ruídos Poucos dados Rótulos limpos/consistentes Fonte: Material Andrew Ng
- 19. 19 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Fonte: Material Andrew Ng
- 20. 20 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Treino do modelo Entrega em produção Definição de Escopo Treino do modelo Coleta de Dados Foco no modelo Como posso melhorar a arquitetura do modelo para melhorar a performance? Foco nos dados Como posso modificar meus dados (novos exemplos, aumento de dados, rotulagem, etc.) para melhorar a performance?
- 21. 21 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Entrega em produção Entrega em produção Definição de Escopo Treino do modelo Coleta de Dados Monitore o desempenho da implantação e envie de volta dados para refinamento contínuo do modelo.
- 22. 22 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Código Criação Engenheiros de Software Qualidade + Infra DevOps
- 23. 23 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Sistema de I.A. Código Dados Criação Engenheiros de Software Qualidade + Infra DevOps Engenheiros de ML MLOps
- 24. 24 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão “Garantir de forma consistente a qualidade dos dados em todas as fases do ciclo de vida do projeto de ML”
- 25. 25 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Qualidade dos Dados Definido de forma consistente Definição dos rótulos é inequívoca Cobertura de casos importantes Boa cobertura de dados de entrada Feedback de produção Distribuição cobre desvio de dados e de conceito Dimensionamento Adequado para ter performance e acurácia corretas
- 26. 26 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão MLOps visa unificar o ciclo de entrega de ML e aplicações MLOps permite o teste automatizado de artefatos de ML (ex: validação de dados, teste de modelos e teste de integração de modelos) MLOps permite aplicação de princípios ágeis a projetos de ML MLOps reduz o débito técnico em modelos de ML MLOps deve ser uma prática independente de linguagem, estrutura, plataforma e infraestrutura Princípios MLOps Fonte: ML Ops: Machine Learning Operations (ml-ops.org)
- 27. 27 AI Week Conference BR – MLOps – Eliézer Zarpelão Dúvidas??? Obrigado!!! LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/eliezerzarpelao/ Twitter - https://twitter.com/eliezerzarpelao GitHub - https://github.com/elizarp/ Instagram - https://www.instagram.com/eliezerzarpelao/ YouTube - https://www.youtube.com/EliézerZarpelão Website - https://eliezerzarpelao.eti.br/