Conjunto de Artefatos para Representação de Boas Práticas em MLOps

• Beatriz Mayumi Andrade Matsui UFABC
• Denise Hideko Goya UFABC

DOI: https://doi.org/10.5753/cbsoft_estendido.2022.226912

Resumo

Um dos desafios mais comuns para profissionais que atuam com o desenvolvimento e implantação de sistemas de aprendizado de máquina é a ausência de um padrão ou desconhecimento de melhores práticas no que concerne a MLOps – termo que representa a aplicação de práticas DevOps ao aprendizado de máquina. Na literatura, estudos têm mostrado a aplicabilidade de MLOps em contextos específicos, mas poucos fornecem recomendações de melhores práticas para sua efetiva adoção. Neste contexto o presente trabalho propõe um conjunto de artefatos (conceito derivado do método de pesquisa Design Science Research) para contribuir na compreensão e adoção de MLOps de forma mais efetiva por profissionais e pesquisadores da área.

Referências

Dyck, A., Penners, R., and Lichter, H. (2015). Towards definitions for release engineering and devops. In 2015 IEEE/ACM 3rd International Workshop on Release Engineering, pages 3-3. IEEE.

Matsui, B. and Goya, D. (2021). Applying devops to machine learning processes: A systematic mapping. In Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, pages 559-570, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., and Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of management information systems, 24(3):45-77.

Pimentel, M., Filippo, D., and Santoro, F. M. (2019). Design science research: fazendo pesquisas científicas rigorosas atreladas ao desenvolvimento de artefatos computacionais projetados para a educação. Metodologia de Pesquisa em Informática na Educação: Concepção da Pesquisa. Porto Alegre: SBC.

Treveil, M., Omont, N., Stenac, C., Lefevre, K., Phan, D., Zentici, J., Lavoillotte, A., Miyazaki, M., and Heidmann, L. (2020). Introducing MLOps. O'Reilly Media, Inc.