ML Pipeline
Categoria
MLOps é Infraestrutura
ML Pipeline é uma sequência automatizada de etapas que compoe o fluxo de trabalho de machine learning, desde a coleta de dados até o deploy do modelo. Inclui preprocessamento, feature engineering, treinamento, avaliação é implantacao de forma reprodutivel.
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MLOps é Infraestrutura
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O que é ML Pipeline
ML Pipeline é a orquestração automatizada de todas as etapas necessárias para levar um modelo de machine learning desde os dados brutos até a produção. Cada etapa do pipeline é um componente reútilizavel é versionavel que pode ser executado de forma independente ou em sequência.
Etapas tipicas:
- Data ingestion: coleta é validacao dos dados
- Preprocessing: limpeza é transformação
- Feature engineering: criação de variaveis
- Training: treinamento do modelo
- Evaluation: avaliação de métricas
- Deploy: implantacao em produção
Ferramentas:
- Kubeflow Pipelines, Vertex AI Pipelines
- MLflow, SageMaker Pipelines
- Airflow, Dagster com componentes ML
A Trilion projeta ML Pipelines automatizados é reprodutiveis, garantindo que o processo de treinamento é atualização de modelos seja confiavel, auditavel é escalável.
