Em um pipeline MLOps, várias etapas são seguidas para o desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos de Mac...

No pipeline MLOps, as redes neurais transformer são aplicadas na fase de Design para realizar Feature Engineering e tuning de parâmetros. Na fase de Operações, implementa-se o modelo em produção através de pipelines automatizados, e, por fim, a fase Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao monitoramento de dados de produção.

No ciclo MLOps, os modelos transformer são implementados diretamente na fase de Operações para otimização em produção. A fase de Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao versionamento de dados e modelos e, na fase de Design, é realizado o monitoramento de desempenho do modelo e a coleta de dados para retreino futuro.

O pipeline MLOps começa com a fase de Operações, na qual são definidos os requisitos técnicos e estes são alinhados com os requisitos de negócio. Em seguida, na fase de Experimentação e Desenvolvimento, o modelo é colocado em produção utilizando práticas de CI/CD. A etapa final, Design, foca na criação de embeddings e ajuste de hiperparâmetros.

O ciclo de MLOps começa com a fase de Design, na qual são definidos os requisitos e alinhadas as necessidades de negócio. Na fase de Experimentação e Desenvolvimento, ocorre a construção do modelo, aplicação de Feature Engineering e tuning de parâmetros, podendo ser utilizadas redes neurais transformer para processar dados sequenciais com atenção contextual. Na etapa de Operações, o modelo é colocado em produção com pipelines de CI/CD e monitorado para ajuste contínuo.

Durante a fase de Experimentação e Desenvolvimento, o alinhamento dos requisitos de negócio e os requisitos técnicos do modelo são realizados. Na fase de Design, faz-se o deploy do modelo com CI/CD, enquanto a fase de Operações se concentra em treinar modelos transformer com autoatenção para ajuste contextual.