Quando usar o MLOps para IoT Edge
Aqui, discutiremos como você pode decidir se MLOps para IoT Edge é a escolha certa para seus aplicativos de machine learning. Analisaremos a adequação com base nos seguintes critérios:
Considerações colaborativas
o MLOps permite que cientistas e desenvolvedores de dados colaborem usando os mesmos processos de DevOps. Portanto, a maioria das equipes precisa de MLOps para colaborar e aumentar o ritmo do desenvolvimento e da implantação de modelos. Mesmo que uma equipe seja pequena (digamos, composta por cinco desenvolvedores), o MLOps pode ajudar a promover boas práticas de engenharia e a capacidade de venda futura.
Frequência de atualização do modelo
com que frequência você precisa atualizar modelos em produção? Se seus dados mudarem rapidamente e seu modelo precisar de atualizações frequentes, você deverá considerar o MLOps porque ele pode automatizar o processo de novo treinamento do modelo.
Considerações sobre IoT
você está usando o IoT Edge em vários dispositivos IoT em que precisa implantar e atualizar modelos de machine learning em dispositivos de borda? O MLOps para IoT Edge é adequado para essa solução.
Considerações sobre escalabilidade
Um pipeline de build no Azure DevOps pode ser dimensionado para aplicativos de qualquer tamanho. Portanto, o MLOps é adequado para soluções que precisam ser dimensionadas no futuro.
Considerações de custo
o Azure DevOps é gratuito para projetos de software livre e pequenos projetos com até cinco usuários, mas para equipes maiores, ele precisa de um plano de compra dependendo do número de usuários. Dependendo do caso de uso, a computação é o fator de custo mais significativo nessa arquitetura. Você deve explorar as considerações sobre custo dependendo do caso de uso.
Requisitos de dados de governança
O MLOps captura dados de governança para um build e implantação de modelos de ponta a ponta. Esses dados podem ajudar quanto à capacidade de interpretação, conformidade regulatória e auditorias.
Grau de automação necessária para seu ciclo de vida de ML
vários componentes do MLOps habilitam a automação (por exemplo, CI/CD). Em conjunto, o MLOps pode automatizar os processos de ponta a ponta.