Desafios na adoção de MLOps por time DevOps - projeto de co-desenvolvimento entre Governo e Academia para a introdução de e-gov 3.0 - Aguiar, Carla Silva Rocha (Anais Estendidos do Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft); 2020: Anais Estendidos do XI Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática, 2020)
A adoção de sistemas de machine learning tem acelerado nos últimos anos, pela disponibilazão de ferramentas, frameworks e bibliotecas. Enquanto a implantação de um sistema de machine learning é facilitado, os desafios relacionados a manutenção e evolução desses modelos tem sido pouco falado, e pesquisas e surveys mostram que os engenheiros ainda tem dificuldade de operacionalizar e padronizar os processos para o deploy contínuo. Nesse contexto, relato minha experiência coordenando a adoção de MLOps durante uma parceria sem precedentes entre o governo e academia por 24 meses para a introdução de serviços e-gov 3.0. A partir da análise post-mortem dos dados dos projetos de sistemas de Machine learning desenvolvidos, um chatbot e um serviço de recomendação, levantei um conjunto de lições aprendidas e melhores práticas para a adoção bem sucedida de MLOps de uma equipe que já madura na cultura DevOps.