Python com ML Básico
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25 - Ciclo de Vida de MLOps e Últimas Tendências de Pesquisa em ML
MLOps (Machine Learning Operations) é a prática de gerenciar o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina, desde o desenvolvimento até a implantação e manutenção. Inclui etapas como versionamento de modelos, automação de pipelines, monitoramento de desempenho e governança de modelos.
Exemplo: Ciclo de Vida de MLOps com MLflow
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Carregar o conjunto de dados Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Iniciar um novo experimento no MLflow
mlflow.set_experiment("Iris_Classification_Experiment")
with mlflow.start_run():
# Treinar um modelo de Random Forest
modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)
# Fazer previsões e avaliar o modelo
y_pred = modelo.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# Registrar parâmetros, métricas e o modelo no MLflow
mlflow.log_param("n_estimators", 100)
mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
mlflow.sklearn.log_model(modelo, "model")
print(f'Accuracy: {accuracy}')
Arduino
Coautor
Betobyte
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