(2021) Olga, Arthur Quintella de Mello; Monteiro, Gabriel Lopes; Leite, Guilherme Peres; Lima, Vinicius Gomes de
Este projeto tem como objetivo desenvolver um guia de implementação de MLOps. O termo
MLOps refere-se ao conjunto de práticas e ferramentas para colaboração e comunicação entre
cientistas de dados e profissionais de operações, além da automatização da transferência de
modelos de aprendizado de máquina do ambiente de desenvolvimento para o de produção.
Adicionalmente, tem-se por objetivo a construção de um pipeline funcional end-to-end como
prova de conceito, em suporte ao guia de implementação. O guia tem em foco profissionais já
familiares com conceitos de machine learning e operações e é composto por um tutorial
prático que passa por todo o ciclo de desenvolvimento e deployment de modelos utilizando
práticas de MLOps para aumentar sua automação, qualidade e reprodutibilidade. O
ferramental utilizado no tutorial é baseado em produtos de machine learning da IBM
combinado com outras ferramentas que possam contribuir com a execução de projetos de
clientes que procuram melhorar seu ciclo de desenvolvimento através da aplicação da
metodologia de MLOps.
