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Um MLOps que transforma experiências em produção

Treino versionado, deploy, monitorização e rollback para modelos de IA—entregues como uma plataforma que a sua equipa de ciência de dados quer mesmo usar.

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O problema

A maioria dos modelos de IA nunca sai do notebook

Os pilotos não chegam a produção

A ciência de dados entrega um notebook, a engenharia reescreve-o para produção e a lógica original das variáveis desvia-se pelo caminho. A maioria dos pilotos morre em silêncio nessa passagem.
Nenhum controlo de versões em que se confie

As versões vivem em nomes de pasta e em mensagens de Slack. Quando algo se parte, ninguém tem a certeza de qual é o modelo que está em produção nem com que dados foi treinado.
A monitorização são alertas num dashboard

Vigia-se a latência e o CPU; o desvio, a degradação do desempenho e as quedas por segmento notam-se quando alguém do negócio se queixa.
O retrocesso faz-se por chamada de emergência

Reverter um modelo significa uma sala de crise, uma reimplementação à mão e uma análise pós-incidente que ninguém aprecia. Não existe um caminho de retrocesso a sério.

Como funciona

Uma plataforma de MLOps que a equipa adota, em vez de evitar

Passo 1

Treinar e versionar

Circuitos de treino reproduzíveis, com dados, código e parâmetros versionados: cada modelo tem um registo de linhagem desde o primeiro dia.

Passo 2

Implementar e encaminhar

Implementação num só comando, com tráfego em sombra, canário e A/B, para que as versões novas se provem antes de receber tráfego real.

Passo 3

Monitorizar e retroceder

Verificações de desvio, de desempenho e por segmento, com alertas automáticos e retrocesso num clique para uma versão que se sabe boa.

A plataforma adapta-se à vossa nuvem, aos frameworks de modelos e ao stack de dados que já têm.

O que inclui

Tudo o que é precisopara os modelos passarem a produção

Treino, registo de modelos, implementação, monitorização e retrocesso, entregues sobre Synapse como uma só camada de operação para a ciência de dados e para a engenharia de ML.

Circuitos de treino

Circuitos reproduzíveis, com dados, código e parâmetros versionados: cada execução fica registada na linhagem.

Registo de modelos

Um registo central com versões, promoção entre etapas, responsáveis e pontos de aprovação entre pré-produção e produção.

Automatização da implementação

Implementação em lote, em tempo real e incorporada, num só comando, com paridade entre ambientes e infraestrutura como código.

Monitorização de desvio e desempenho

Desvio nas entradas, desvio nas previsões e desempenho ao nível do resultado, com detalhe por segmento e responsáveis identificados para cada alerta.

Tráfego A/B e em sombra

Corram as versões novas em sombra sobre tráfego real, façam testes A/B com salvaguardas estatísticas e promovam as vencedoras em segurança.

Retrocesso

Retrocesso num clique para a versão anterior que se sabe boa, com registo de auditoria completo e atribuição do incidente.

Funciona sobre Synapse

Resultados

O que muda quando o MLOps é plataforma e não projeto paralelo

Os resultados variam com o contexto, a maturidade dos dados e o âmbito. Delimitamos com honestidade antes de prometer com precisão.

5–10x

Mais modelos a chegar a produção em cada trimestre

Orientativo — depende da maturidade de partida e do tamanho da equipa.

Minutos

Para publicar uma versão nova de um modelo, quando antes eram dias

Orientativo — a partir de equipas que já têm a plataforma.

Vigiados

Desvio, desempenho e retrocesso em cada modelo em produção

Como trabalhamos

Do primeiro modelo a uma plataforma, sem programa faraónico

Diagnóstico

Semanas 1-2

Inventariamos os modelos atuais, as dores de implementação, as falhas de monitorização e o que a plataforma tem de dar.

Desenho

Semanas 3-5

Definimos o modelo de registo, os padrões de implementação, os contratos de monitorização e a política de retrocesso, com a ciência de dados e a engenharia.

Construção

Semanas 6-12

Montamos treino, registo, implementação e monitorização, e provamos tudo num primeiro modelo real em produção.

Operar e escalar

Semana 13 em diante

Incorporamos mais equipas e mais modelos, ampliamos a cobertura da monitorização e operamos a plataforma como serviço.

Os prazos variam com o número de modelos, a diversidade de frameworks e a infraestrutura que já existe.

Ideas, trends, and tools to stay ahead

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Sem compromisso. Começamos com uma sessão delimitada para mapear os vossos modelos, as falhas e o que a plataforma precisa de ter.

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