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Treinar um modelo de machine learning em ambiente de teste é apenas o primeiro passo. O verdadeiro desafio está em colocá-lo em produção de forma estável, escalável e monitorada. Sem isso, a IA perde valor rapidamente, pois modelos se degradam ao longo do tempo.

Na Wentech, aplicamos MLOps (Machine Learning Operations) — um conjunto de práticas que unem Data Science, Engenharia de Software e DevOps — para transformar modelos experimentais em produtos reais de IA, prontos para gerar impacto contínuo nos negócios.

O que é MLOps?

MLOps é a aplicação de boas práticas de engenharia e operação ao ciclo de vida dos modelos de machine learning. Isso inclui:

  • Automação do re-treinamento para manter a acurácia ao longo do tempo.
  • Treinamento reprodutível com versionamento de datasets e modelos.
  • Implantação segura em ambiente de produção.
  • Monitoramento contínuo de desempenho, detectando desvios de dados (drift).
Por que sua empresa precisa disso?
  • Reduz tempo entre a pesquisa e o uso prático da IA.
  • Garante que os modelos mantenham confiabilidade e performance.
  • Oferece segurança e governança, reduzindo riscos em produção.
  • Permite escalabilidade, levando IA para múltiplos setores da empresa.
Como a Wentech implementa
  1. Definição do caso de uso e da métrica de sucesso.
  2. Pipeline de dados: preparação de features e integração com a base existente.
  3. Treinamento e validação do modelo com rastreamento de experimentos.
  4. Deploy via APIs, microserviços ou integração em sistemas internos.
  5. Monitoramento em tempo real de métricas técnicas e de negócio.
  6. Re-treinamento automatizado com novos dados para garantir evolução contínua.
Tecnologias utilizadas
Python | TensorFlow | PyTorch | Scikit-learn | MLflow | Weights & Biases | Docker | Kubernetes | FastAPI | Airflow | BigQuery ML | Vertex AI | Azure ML
Benefícios diretos
  • IA sempre atualizada, sem perda de qualidade ao longo do tempo.
  • Integração perfeita entre Data Science e operação.
  • Redução de custos com automação do ciclo de vida dos modelos.
  • ROI claro: modelos que realmente impactam os resultados da empresa.

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