MLOps (Machine Learning Operations) é o conjunto de práticas, ferramentas e processos que permitem desenvolver, implantar e manter modelos de aprendizado de máquina em produção de forma confiável e eficiente. É a fusão dos princípios de DevOps com as particularidades do ciclo de vida de modelos de IA. As etapas do MLOps incluem: versionamento de dados e modelos, pipelines automatizados de treinamento, monitoramento de performance em produção, detecção de data drift (mudança na distribuição dos dados ao longo do tempo) e retreinamento automático. Ferramentas populares incluem MLflow, Kubeflow, Weights & Biases e o SageMaker da AWS. No Brasil, a adoção de MLOps ainda é incipiente — muitas empresas treinam modelos mas não têm infraestrutura para monitorar sua degradação em produção. Um modelo de detecção de fraude bancária, por exemplo, pode se tornar ineficaz em meses se os padrões de fraude evoluírem e não houver retreinamento. MLOps é o que transforma um experimento de data science em um produto de software robusto e sustentável.
Navegar por letra: