Por Jayita Gulati em 5 De junho de 2025 em Recursos de Aprendizado de Máquina 0
O aprendizado de máquina não se trata apenas de construir modelos. Trate-se também de implantá-los, gerenciá-los e mantê-los. É aqui que entram as operações de aprendizado de máquina (MLOps). O MLOps combina aprendizado de máquina com práticas DevOps para agilizar todo o ciclo de vida do modelo, desde o treinamento até a implantação. Ele garante automação, colaboração e escalabilidade em fluxos de trabalho de aprendizagem de máquina. Para apoiar isto, surgiu um conjunto crescente de ferramentas.
Neste artigo, destacamos 10 ferramentas MLOps essenciais que todo profissional de aprendizado de máquina deve conhecer. Essas ferramentas ajudam a construir sistemas de aprendizado de máquinas confiáveis e prontos para produção.
1. Fluxo de ML
MLflow é uma ferramenta que ajuda a rastrear experimentos de aprendizado de máquina. Ele permite registrar execuções de treinamento, modelos de versão e gerenciamento de implantação. O MLflow funciona com muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina e pode ser usado em qualquer ambiente.
Principais recursos:
- Rastreie métricas, parâmetros e artefatos para cada execução
- Salvar e modelos de versão para reprodutibilidade
- Gerencie modelos em diferentes estágios do ciclo de vida
2. Pesos e preconceitos
Pesos e preconceitos é uma plataforma para registrar e visualizar experimentos de aprendizado de máquina. Ajuda as equipes a monitorar o desempenho do modelo e organizar experimentos ao longo do tempo. W&B integra-se com muitas bibliotecas ML como TensorFlow, PyTorch e Keras.
Principais recursos:
- Desempenho de treinamento de log em tempo real
- Compare várias execuções e hiperparâmetros
- Acompanhe conjuntos de dados, códigos e arquivos de modelo
3. Cometa
Comet é uma ferramenta que ajuda a monitorar experimentos de aprendizado de máquina do início ao fim. Ele rastreia métricas, parâmetros, código e artefatos para tornar seus experimentos reproduzíveis e bem documentados.
Principais recursos:
- Rastreie experimentos, hiperparâmetros e resultados
- Compare execuções de modelos usando painéis visuais
- Registre versões de código e alterações em conjuntos de dados
- Organize projetos e colabore com equipes
4. Airflow
Apache Airflow é uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho. Ela permite definir e agendar tarefas de aprendizado de máquina, como pré-processamento, treinamento, avaliação e implantação de dados. Você escreve fluxos de trabalho como código Python, e o Airflow cuida da ordem de execução.
Principais recursos:
- Defina fluxos de trabalho de aprendizado de máquina usando scripts Python
- Agende e automatize tarefas repetitivas
- Monitore o progresso das tarefas por meio de uma interface web
- Gerencie novas tentativas, falhas e dependências
5. Kubeflow
Kuberflow é uma plataforma baseada em Kubernetes para criar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Ela permite executar treinamentos, ajustes de hiperparâmetros e servir modelos na nuvem ou em clusters locais do Kubernetes.
Principais recursos:
- Crie pipelines de aprendizado de máquina com controle total
- Execute tarefas em clusters do Kubernetes em escala
- Ferramentas para ajustar, servir e rastrear modelos
6. DVC (Controle de Versão de Dados)
DVC é como o Git para seus dados e modelos. Ele ajuda você a versionar conjuntos de dados, rastrear alterações e manter tudo sincronizado entre os experimentos. Funciona bem com o Git e se integra a armazenamentos remotos como S3 ou Google Drive.
Principais recursos:
- Rastreie e versione conjuntos de dados e modelos
- Conecte arquivos grandes ao Git sem armazená-los
- Reproduza experimentos com dados e código consistentes
- Compartilhe projetos com integração de armazenamento remoto
7. Metaflow
Metaflow ajuda cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina a criar e gerenciar fluxos de trabalho usando código Python simples. Ele suporta rastreamento, agendamento e escalonamento de pipelines de aprendizado de máquina localmente e na nuvem.
Principais recursos:
- Executar pipelines localmente ou na nuvem
- Rastrear execuções e metadados automaticamente
- Retomar execuções com falha da última etapa
8. Pachyderm
Pachyderm é um sistema de controle de versão e pipeline de dados. Ele ajuda você a gerenciar e rastrear alterações em dados e a criar pipelines reproduzíveis que são atualizados automaticamente quando os dados são alterados.
Principais recursos:
- Controle de versão para conjuntos de dados como Git para código
- Criar pipelines automáticos que são executados em atualizações de dados
- Reproduzir resultados com histórico completo de dados e código
- Funciona com Docker e qualquer linguagem de aprendizado de máquina
9. Evidently AI
Evidently AI é uma ferramenta de monitoramento para modelos de aprendizado de máquina. Ela ajuda a detectar problemas como desvio de dados, quedas de desempenho ou previsões inconsistentes após a implantação.
Principais recursos:
- Monitora a qualidade dos dados e o desempenho do modelo
- Detecta desvios e alterações nos dados ao longo do tempo
- Gera relatórios e painéis visuais claros
10. TensorFlow Extended (TFX)
TFX é a plataforma do Google para pipelines de aprendizado de máquina baseados no TensorFlow. Ela auxilia em tudo, desde o processamento de dados até o treinamento, validação e implantação de modelos em ambientes reais.
Principais Recursos:
- Crie pipelines completos de aprendizado de máquina com componentes reutilizáveis
- Lide com validação de dados e avaliação de modelos
- Implante modelos usando ferramentas de serviço escaláveis
- Use com orquestração do Apache Airflow ou Kubeflow
Considerações Finais
MLOps é uma parte essencial do aprendizado de máquina moderno. Ele ajuda as equipes a levar modelos de notebooks para uso no mundo real. Sem MLOps, os projetos não conseguem escalar ou param em produção. As ferramentas certas tornam esse processo mais fácil e confiável.
Ferramentas como MLflow e W&B ajudam a rastrear experimentos. O Airflow e o Kubeflow ajudam a automatizar e executar pipelines de aprendizado de máquina. O DVC e o Pachyderm cuidam do versionamento de dados e modelos. A Evidly AI suporta o monitoramento do desempenho do modelo ao longo do tempo. O TensorFlow Extended TFX fornece um pipeline completo para sistemas de aprendizado de máquina prontos para produção.
A melhor configuração depende do tamanho, dos objetivos e da infraestrutura da sua equipe. Ao usar essas ferramentas, você pode economizar tempo, reduzir erros e melhorar a qualidade do modelo.
Sobre Jayita Gulati
Jayita Gulati é uma entusiasta de aprendizado de máquina e escritora técnica, movida por sua paixão por Construindo modelos de aprendizado de máquina. Ela possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Liverpool.