Machine Learning com Python, Spark e Keras usando metodologia DataOps
Ferramentas Open Source para análise de dados, Machine Learning e Big Data são destaque nesta nova era industrial. Softwares para análise de dados não precisam ser altamente custosos para serem eficazes. Ferramentas Open Source podem ajudar as empresas a descobrir novos insights e obter previsões valiosas a partir de várias fontes de dados. Como diferencial, nós da 4Linux aplicamos metodologia DataOps em nossos projetos de Inteligência Artificial. O DevOps se concentra na entrega contínua, aproveitando os recursos de TI sob demanda e automatizando o teste e a implantação de softwares e aplicações. Usando métodos do DevOps, o DataOps procura trazer esses mesmos aprimoramentos para a análise de dados.
Como podemos te ajudar com Machine Learning com Python, Spark e Keras usando metodologia DataOps
Criação de automação para operar os sistemas de armazenamento de dados, notebooks de Ciência de Dados e treinamento distribuído e orquestração de pipeline de dados.
Garantir que os sistemas de Inteligência Artificial ou Machine Learning de produção estejam disponíveis, escaláveis e com bom desempenho.
Criação de infraestrutura on premise ou em nuvem para processamento de algoritmos de Machine Learning.
Consultoria e construção de metodologia para solucionar problemas com Machine Learning.
Automação de processos de Machine Learning – DataOps. Teste automatizado, qualidade e alertas e qualidade do ambiente de produção.
Implantação de repositório de modelos, repositório de recursos, entrega contínua, entrega de modelos e monitoramento.
Quer utilizar Machine Learning com Python, Spark e Keras usando metodologia DataOps?
O mundo open source é rico em ferramentas para DataOps
Apache Spark: é um framework para computação distribuída mantido pela Apache Software Foundation, permitindo o processamento de dados em paralelo. Apache Flink: é um framework e mecanismo de processamento distribuído em lote ou streaming. O Flink foi projetado para ser executado em todos os ambientes de cluster comuns, realizar cálculos na velocidade da memória e em qualquer escala. Tensorflow: é uma biblioteca de código aberto para computação numérica e aprendizado de máquina em grande escala. Keras: é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. É capaz de funcionar no TensorFlow e em outras plataformas. Apache Airflow: é uma plataforma criada para criar, agendar e monitorar fluxos de trabalho de maneira programática. Apache Oozie: é um sistema de agendador de fluxo de trabalho para gerenciar tarefas do Apache Hadoop.
Kubeflow: Automatiza a implantação de modelos do TensorFlow no Kubernetes.
Docker: é uma ferramenta projetada para tornar mais fácil a criação, implantação e execução de aplicativos usando contêineres. Os contêineres permitem que um desenvolvedor empacote um aplicativo com todas as partes de que precisa, como bibliotecas e outras dependências, e implante-o como um pacote.
Kubernetes: é um sistema de código aberto para automatizar a implantação, escalonamento e gerenciamento de aplicativos em contêineres.
Kakfa: é uma plataforma distribuída de mensagens e streaming. Se você quer mover e transformar um grande volume de dados em tempo real entre diferentes sistemas.
Hadoop: é plataforma software código aberto para o armazenamento e processamento distribuído de dados, principal framework de big data.
Hbase: É um banco de dados não relacional projetado para trabalhar com grande conjunto de dados (Big Data). Ele escala linearmente quando lida com grandes conjuntos de dados formados por bilhões de linhas e milhões de colunas, e combina facilmente fontes de dados que utilizam uma grande variedade de estruturas e esquemas diferentes.
Apache Cassandra: é um projeto de sistema de banco de dados distribuído altamente escalável de segunda geração, que reúne a arquitetura do DynamoDB, da Amazon Web Services e modelo de dados baseado no BigTable, do Google.
MongoDB: é um banco de dados orientado a documentos no formato JSON.
NiFi: é um software de código aberto para automatizar e gerenciar o fluxo de dados entre sistemas. É um sistema poderoso e confiável para processar e distribuir dados. Ele fornece uma interface para criar, monitorar e controlar os fluxos de dados.
Anaconda: é um gerenciador de pacotes de código aberto, gerenciador de ambiente e distribuição das linguagens Python e R.
Jupyter notebook: é um ambiente computacional web para a internet rica para criação de documentos para a plataforma Jupyter. O termo “notebook” pode, dependendo do contexto, fazer referência a entidades distintas como Jupyter (aplicativo Web), Jupyter Python (servidor Web) ou ao formato de documento para a plataforma. Um documento Jupyter Notebook é estruturado formato JSON, contendo uma lista ordenada de células de entrada / saída que podem conter código, texto (usando Markdown), matemática, gráficos e texto enriquecido, geralmente terminando com a extensão “.ipynb”.
RAPIDS: é um pacote de bibliotecas de software, construído em CUDA-X AI, que permite executar ciência de dados de ponta a ponta e pipelines analíticos inteiramente em GPUs.
ArangoDB/ArangoML: Os pipelines de aprendizado de máquina contêm muitos componentes diferentes: treinamento distribuído, Jupyter Notebooks, CI/CD, otimização de hiperparâmetros, armazenamentos de recursos e muitos mais. A maioria desses componentes tem metadados associados, incluindo conjuntos de dados com versão, notebooks jupyter com versão, parâmetros de treinamento, precisão de teste / treinamento de um modelo treinado, recursos com versão e estatísticas de veiculação de modelo.
Vemos muitos benefícios do ArangoML Pipeline para DataOps e Cientistas de Dados:
Captura de informações de linhagem (por exemplo, qual conjunto de dados influencia qual modelo?).
Captura de informações de auditoria (por exemplo, um determinado modelo foi treinado há dois meses com o seguinte desempenho de treinamento / validação.
Treinamento de modelo reproduzível.
Política de exibição de modelo (por exemplo, qual modelo deve ser implantado na produção com base nas estatísticas de treinamento).
Extensão de pipelines de ML existentes por meio de API Python / HTTP;
Algumas das ferramentas usadas em DataOps separadas por categoria:
Orquestração de pipeline de dados: o DataOps precisa de um fluxo de trabalho direcionado que contenha todas as etapas de acesso, integração, modelo e visualização de dados no processo de produção analítica de dados. Para esta tarefa, ferramentas como AirFlow, Apache Oozie (ferramenta do ecossistema Hadoop) são as mais comuns;
Teste automatizado, qualidade e alertas e qualidade da produção: o DataOps testa e monitora automaticamente a qualidade da produção de todos os dados e artefatos no processo de produção analítico de dados, além de testar as alterações de código durante o processo de implantação. O Enterprise Data Foundation fornece ferramentas open source que ajudam nesta etapa.
Automação de implantação e criação de sandbox de desenvolvimento: o DataOps move continuamente o código e a configuração dos ambientes de desenvolvimento para a produção. Jenkins é a principal ferramenta.
Implantação do modelo de Ciência de Dados: as equipes de Data Science orientadas a DataOps criam ambientes de desenvolvimento reproduzíveis e movem modelos para a produção. Alguns chamam isso de MLOps. Aqui as opções são muitas: MLFlow, Kubeflow etc.
Desde 2001 focada em Linux e Open Source. Seja na versão ‘Community’ ou na versão ‘Enterprise’ possuímos consultores experientes e com as principais certificações profissionais do mundo open source.
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