Industrialização de Modelos de ML na Nuvem Azure

No contexto do ciclo de palestras sobre ciência de dados, Dino Ronconi, líder da prática de Arquitetura e Engenharia de Dados na Practia, uma empresa da Publicis Sapient, ofereceu uma apresentação intitulada “Industrialização de Modelos de ML na Nuvem Azure”, na qual detalhou os passos e desafios mais relevantes para levar modelos de machine learning (ML) do desenvolvimento local para o seu deployment em produção em larga escala, utilizando os recursos da Azure.

Deployment na Nuvem: Um Processo Completo

Durante a palestra, Ronconi destacou a importância de migrar de um ambiente local para a nuvem para otimizar a escalabilidade e o desempenho dos modelos. Utilizando a Azure como plataforma, ele explicou como, a partir de um ambiente de desenvolvimento local com ferramentas como Docker ou Podman, os modelos de ML podem ser facilmente empacotados e implantados em um ambiente de produção de forma segura e eficiente.

O fluxo típico apresentado começa com o desenvolvimento local, onde o modelo é testado e ajustado. Depois, por meio da conteinerização, ele é encapsulado em um contêiner Docker para garantir que funcione da mesma forma em qualquer ambiente, desde uma máquina local até a infraestrutura da Azure.

Otimização de Desempenho: Escalabilidade e Multiprocessamento

Um ponto chave da palestra foi a importância da escalabilidade em ambientes de produção. Ronconi explicou que, em ambientes locais, um modelo pode funcionar de forma aceitável, mas ao migrar para a nuvem, é possível aproveitar melhor os recursos, especialmente quando se utiliza um enfoque de multiprocessamento e distribui as cargas entre vários contêineres.

Ronconi ilustrou, com um exemplo prático, como um processo que inicialmente demorava mais de uma hora para ser completado foi reduzido para apenas 5 minutos, graças ao uso de máquinas virtuais Premium na Azure. Essa mudança não apenas aumentou a velocidade, mas também otimizou a alocação de recursos, o que permite um melhor controle de custos e tempos.

Testes Locais com Docker e Podman

Um tema recorrente foi a possibilidade de testar toda a infraestrutura e o modelo localmente antes do seu deployment final. Graças à integração de ferramentas como Docker e Podman, os desenvolvedores podem simular o ambiente de produção em suas próprias máquinas, o que facilita a identificação de possíveis erros antes de migrar para a nuvem. Isso gera uma economia significativa de tempo e dinheiro ao evitar falhas em ambientes críticos.

Além disso, Dino destacou que, mesmo trabalhando localmente, é possível interagir com bancos de dados ou serviços na nuvem, como Data Lakes e outras soluções de armazenamento, desde que se tenham os devidos permissos configurados.

Melhoria da Experiência com Endpoints Personalizados

Outro ponto interessante abordado na palestra foi a criação de endpoints específicos dentro das aplicações para simular condições extremas de processamento. Esses endpoints ajudam a medir o desempenho da aplicação na nuvem e ajustar os recursos necessários.

Ronconi compartilhou um exemplo em que implementou um endpoint que consumia grandes quantidades de tempo de processamento, o que permitiu ajustar o ambiente para reduzir o tempo de resposta.

Deployment na Azure: Planos e Recursos

Outro aspecto importante foi a seleção dos planos de recursos dentro da Azure. Ronconi mostrou como testar inicialmente nos planos mais básicos (B1), que possuem um único CPU e 1,75 GB de memória, e depois como escalar para planos Premium de acordo com a necessidade do projeto. Esse enfoque de crescimento progressivo permite otimizar custos e, ao mesmo tempo, garantir o desempenho.

A palestra de Dino Ronconi deixou claro que, para as empresas que desejam escalar seus projetos de ML, migrar para uma infraestrutura na nuvem como a Azure não é apenas uma opção, mas uma necessidade. Graças à capacidade de conteinerização, otimização do processamento e escalabilidade dos recursos, é possível reduzir drasticamente os tempos de processamento e garantir que os modelos funcionem de maneira eficiente e em grande escala.

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