Sistemas de ML de produção

Até agora, o foco deste curso foi a criação de modelos de machine learning (ML). No entanto, como a Figura 1 sugere, os sistemas de ML de produção do mundo real são grandes ecossistemas, e o modelo é apenas uma parte única e relativamente pequena.

Figura 1. Diagrama do sistema de ML com os componentes a seguir: coleta de dados, extração de atributos, ferramentas de gerenciamento de processos, verificação de dados, configuração, gerenciamento de recursos da máquina, monitoramento, infraestrutura de disponibilização e código do modelo de ML. O modelo de ML parte do código de modelo do diagrama é reduzida pelas outras componentes de solução.
Figura 1. Um sistema de ML de produção real é composto por vários componentes.

 

No centro de um sistema de produção de machine learning do mundo real está o ML mas isso geralmente representa apenas 5% ou menos da base de código total no sistema. Isso não é um erro de digitação; esse valor é significativamente menor do que o que esperar. Um sistema de produção de ML dedica recursos consideráveis aos dados de entrada: coletando, verificando e extraindo atributos deles.

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