ML Pipeline
Categoria
MLOps e Infraestrutura
ML Pipeline e uma sequencia automatizada de etapas que compoe o fluxo de trabalho de machine learning, desde a coleta de dados ate o deploy do modelo. Inclui preprocessamento, feature engineering, treinamento, avaliacao e implantacao de forma reprodutivel.
Categoria
MLOps e Infraestrutura
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O que e ML Pipeline
ML Pipeline e a orquestracao automatizada de todas as etapas necessarias para levar um modelo de machine learning desde os dados brutos ate a producao. Cada etapa do pipeline e um componente reutilizavel e versionavel que pode ser executado de forma independente ou em sequencia.
Etapas tipicas:
- Data ingestion: coleta e validacao dos dados
- Preprocessing: limpeza e transformacao
- Feature engineering: criacao de variaveis
- Training: treinamento do modelo
- Evaluation: avaliacao de metricas
- Deploy: implantacao em producao
Ferramentas:
- Kubeflow Pipelines, Vertex AI Pipelines
- MLflow, SageMaker Pipelines
- Airflow, Dagster com componentes ML
A Trilion projeta ML Pipelines automatizados e reprodutiveis, garantindo que o processo de treinamento e atualizacao de modelos seja confiavel, auditavel e escalavel.
