O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) capacita os computadores a aprenderem a partir de dados, identificando padrões e tendências, e usando essas informações para auxiliar ou tomar decisões no âmbito dos negócios.
Embora seja um campo complexo, que exige conhecimentos de matemática e programação, o aprendizado é totalmente viável. A boa notícia é que podemos simplificar a complexidade técnica utilizando as plataformas que apresentaremos neste artigo.
Estas plataformas não apenas simplificam o processo de construção de modelos, mas também abstraem os detalhes relacionados à infraestrutura.
O que é Aprendizado de Máquina?
O Aprendizado de Máquina é uma área de estudo que busca desenvolver computadores capazes de tomar decisões sem a necessidade de programação explícita. Anteriormente, os computadores apenas executavam tarefas que eram explicitamente programadas.
Os programadores precisavam definir precisamente como as decisões seriam tomadas pelos computadores. Embora isso funcione bem para algumas tarefas, muitas são complexas demais para serem programadas explicitamente.
Por exemplo, criar um programa para classificar imagens é uma tarefa quase impossível, devido à variedade de ângulos, orientações e iluminações possíveis para uma mesma imagem. O Aprendizado de Máquina permite que os computadores executem tarefas sem serem explicitamente programados.
Por que usar plataformas de aprendizado de máquina?
As plataformas de Machine Learning oferecem uma forma simplificada de construir modelos, muitas vezes com interfaces de baixo código ou sem código. O usuário fornece os dados de treinamento e a plataforma se encarrega do restante. Também eliminam a necessidade de gerenciar a infraestrutura e a implantação dos modelos.
Para empresas menores, que constroem modelos com pouca frequência, as plataformas costumam ser mais econômicas do que configurar um ambiente próprio, que envolve a aquisição de GPUs caras. Com a locação, paga-se apenas pelo uso.
Claro que, o cenário pode ser diferente para modelos maiores ou treinamentos frequentes. As plataformas também simplificam o gerenciamento de MLOps, ajudando a manter registros e métricas para a reprodutibilidade.
A seguir, vamos apresentar algumas plataformas de infraestrutura de aprendizado de máquina.
baseten
Baseten facilita a implantação de modelos de Machine Learning com o Truss, um padrão de código aberto para empacotar modelos desenvolvidos em qualquer framework popular de Machine Learning.
Após a implantação, a plataforma monitora a integridade dos modelos, além de gerenciar a infraestrutura, dimensionando automaticamente o serviço de modelos conforme o tráfego.
Com Baseten, é possível ajustar modelos como FLAN-T5, Llama e Stable Diffusion. A plataforma se integra a fluxos de trabalho de CI/CD para melhor se adequar aos processos de cada usuário. Permite escrever funções Python sem servidor que se integram aos modelos. A cobrança é feita por minuto de uso, o que ajuda a controlar os custos.
replicar
Replicate simplifica a execução de modelos de Machine Learning, oferecendo um SDK Python e uma API Rest para gerar previsões. A plataforma fornece um ambiente de baixo código, disponibilizando modelos para tarefas como restauração de imagens, criação e edição de vídeos, geração de texto com modelos de linguagem grandes, conversão de texto em imagem e vice-versa, e aumento da resolução de imagens.
Replicate utiliza o Cog, uma ferramenta para implantar modelos de Machine Learning em contêineres Docker prontos para produção. A plataforma fornece um tempo de execução que dimensiona conforme o uso e expõe uma API REST acessível ao usuário. A cobrança também é feita por segundo.
rosto abraçado
Hugging Face é uma comunidade de IA e plataforma de ciência de dados que oferece ferramentas para criar, treinar e implantar modelos de Machine Learning de ponta.
O destaque do Hugging Face é o AutoTrain, uma forma de construir modelos de Machine Learning sem código, apenas carregando o conjunto de dados de treinamento. O AutoTrain testa automaticamente diferentes modelos para encontrar o melhor para os dados fornecidos e permite a implantação do modelo treinado no Hugging Face Hub, um serviço de serviço de modelo.
Com o AutoTrain, é possível criar modelos para classificação de imagem, classificação de texto, classificação de token, resposta a perguntas, tradução, resumo, regressão de texto, classificação e regressão de dados tabulares. Os modelos implantados ficam acessíveis via HTTP.
Google AutoML
Google AutoML oferece uma forma simples de criar modelos de Machine Learning com o mínimo de esforço e experiência. Inclui o Vertex AI, uma plataforma unificada para criar, implantar e dimensionar modelos de IA. Permite armazenar conjuntos de dados e acessar as ferramentas de aprendizado de máquina utilizadas pelas equipes do Google.
Também possibilita gerenciar dados estruturados com o AutoML Tabular, detectar objetos em imagens e classificar imagens usando o AutoML Image. Funções semelhantes estão disponíveis para arquivos de vídeo com o AutoML Video, além de análise de sentimento em texto com o AutoML Text e tradução entre mais de 50 pares de idiomas usando o AutoML Translation. Os modelos implantados podem ser acessados por APIs REST e RPC.
Azure Open AI
O serviço Azure OpenAI fornece acesso a modelos da OpenAI, incluindo GPT-3, GPT-4 (que entendem e produzem linguagem e código naturais, o GPT-3.5 que alimenta o ChatGPT), DALL-E (gerador de texto para imagens) e Codex (modelo que entende e gera código a partir da linguagem natural), além de modelos de incorporação.
Estes modelos podem ser acessados através do Azure OpenAI utilizando uma API REST, Python SDK ou Azure OpenAI Studio baseado na web. A plataforma Azure garante a segurança da nuvem, com rede privada, disponibilidade regional e filtragem de conteúdo de IA responsável.
AWS Sagemaker
Sagemaker é um serviço gerenciado da AWS que oferece ferramentas para criar, treinar e implantar modelos de Machine Learning. A plataforma auxilia na automação do processo de criação de um pipeline de desenvolvimento de modelos de IA/ML de nível de produção.
Sagemaker fornece uma estrutura para criar, hospedar, treinar e implantar modelos de IA em escala na nuvem pública da AWS. A plataforma disponibiliza algoritmos integrados para tarefas como regressão linear e classificação de imagens. Além disso, suporta Jupyter Notebooks para criação de modelos personalizados.
O Sagemaker oferece um monitor contínuo de modelos, que busca automaticamente o melhor conjunto de parâmetros para o algoritmo do usuário, além de facilitar a implantação dos modelos em diferentes zonas de disponibilidade como endpoints HTTP. AWS Cloudwatch pode ser utilizado para monitorar o desempenho dos modelos ao longo do tempo.
Databricks
Databricks é um data lakehouse que permite o preparo e processamento de dados, além de facilitar o gerenciamento do desenvolvimento de modelos de Machine Learning ao longo de seu ciclo de vida. A plataforma facilita a criação de IA generativa e modelos de linguagem grandes.
O Databricks oferece recursos como notebooks colaborativos, compatíveis com Python, R, SQL e Scala, além de um Machine Learning Runtime pré-configurado com clusters otimizados para Machine Learning. Para auxiliar na implantação, a plataforma oferece serviço e monitoramento de modelo, além de auxiliar no gerenciamento do pipeline de desenvolvimento através de AutoML e MLFLow.
Considerações Finais
O aprendizado de máquina é, sem dúvida, uma ferramenta valiosa para qualquer empresa. No entanto, o conhecimento técnico necessário para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina cria uma barreira para a maioria das empresas.
As plataformas apresentadas neste artigo simplificam o processo e tornam o desenvolvimento de Machine Learning mais acessível.
A seguir, você pode conferir um artigo detalhado sobre DataBricks vs. Snowflake.