Modelos de Machine Learning (ML) têm se tornado componentes-chave em aplicações modernas, mas colocar esses modelos em produção e mantê-los funcionando bem é um desafio. É nesse contexto que surge o MLOps (Machine Learning Operations), um conjunto de práticas que une Ciência de Dados e DevOps para facilitar a operacionalização de modelos de ML. Em outras palavras, MLOps busca implantar e manter modelos de aprendizado de máquina em produção de forma confiável e eficaz.

Assim como o DevOps revolucionou o desenvolvimento de software tradicional, o MLOps visa trazer automação, monitoramento contínuo e colaboração interdisciplinar para todo o ciclo de vida dos modelos de ML.

Neste artigo, apresentamos uma visão sobre MLOps explorando sua definição e papel no ciclo de vida do aprendizado de máquina, casos de uso concretos nas empresas, desafios de implementação, limitações e principais ferramentas do mercado. Boa leitura

O Que é MLOps e Seu Papel no Ciclo de Vida em ML

MLOps pode ser definido como um conjunto de práticas e ferramentas que combinam aprendizado de máquina, DevOps e engenharia de dados para gerenciar o ciclo de vida completo de modelos de ML.

Em essência, é um paradigma que unifica o desenvolvimento e as operações de modelos de ML, automatizando processos e adotando uma cultura colaborativa entre times de data science e engenharia. O foco do MLOps é implantar modelos de ML em ambientes de produção de modo confiável, escalável e com qualidade, atendendo tanto às necessidades técnicas quanto às exigências de negócio e conformidade regulatória. Aqui na DSA temos um curso inteiro sobre o tema: MLOps e Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning.

O papel do MLOps abrange todas as etapas do ciclo de vida de ML. Isso inclui desde a preparação e versionamento de dados, experimentação e treinamento de modelos, até a integração contínua e entrega contínua (CI/CD) de modelos em sistemas produtivos, bem como orquestração de pipelines, implantação em escala, monitoramento de desempenho e governança dos modelos em produção.

Em outras palavras, o MLOps se aplica do início ao fim do ciclo: da concepção do modelo, passando pelos testes e validações, até o acompanhamento do modelo em uso (acompanhando métricas de saúde, detecção de drift ou decadência do modelo, gerenciamento de versões e compliance). Isso garante que um modelo de ML, após desenvolvido, possa gerar valor de forma contínua e sustentável, sem surpresas desagradáveis após o deployment.

Ao implementar MLOps, empresas conseguem automatizar e padronizar muitas tarefas que antes eram manuais no fluxo de ML. Por exemplo, práticas de MLOps permitem configurar pipelines automatizados de treinamento e implantação, de modo que, quando novos dados chegam ou o desempenho do modelo cai, um novo modelo possa ser treinado, validado e colocado em produção com mínimo esforço humano. Também promove-se a reprodutibilidade – versionando código, dados e modelos – e o monitoramento ativo – detectando problemas como desvio de dados (data drift) ou degradação de acurácia, acionando alertas para retreinar ou ajustar modelos quando necessário.

MLOps adiciona uma camada de disciplina de engenharia de software aos projetos de ML, tornando-os mais próximos dos padrões robustos do desenvolvimento de software tradicional, porém adaptados à natureza dinâmica e experimental da modelagem preditiva.

Casos de Uso de MLOps em Negócios

Uma forma prática de entender o valor do MLOps é examinar casos de uso concretos em que ele é aplicado nos negócios. A seguir, destacamos alguns cenários comuns em que as práticas de MLOps têm trazido benefícios.

Otimização de modelos de recomendação: Empresas de streaming, comércio eletrônico e mídia social dependem de sistemas de recomendação personalizados. O MLOps permite que esses modelos sejam atualizados constantemente conforme mudam os dados e preferências dos usuários. Por exemplo, gigantes de tecnologia como Google utilizam MLOps para manter seus algoritmos de recomendação sempre atualizados e otimizados. Da mesma forma, plataformas como Netflix e Spotify contam com pipelines automatizados para re-treinar e implantar modelos de recomendação em tempo real, oferecendo sugestões personalizadas a milhões de usuários simultaneamente. Isso garante uma experiência consistente e relevante ao usuário, mesmo com mudanças rápidas no comportamento ou nos conteúdos disponíveis.

Detecção de fraudes: No setor financeiro, fraudes e ataques evoluem rapidamente, exigindo modelos de ML que consigam identificar comportamentos suspeitos em transações bancárias, compras com cartão, etc. As práticas de MLOps ajudam bancos e empresas de pagamento a implantar modelos de detecção de fraude que são continuamente monitorados e aprimorados. À medida que surgem novas técnicas de fraude, os modelos podem ser ajustados e substituídos com agilidade, sem interromper os serviços. Por exemplo, instituições financeiras utilizam MLOps para atualizar seus modelos antifraude de forma segura e controlada, garantindo que o sistema consiga lidar com novos padrões de fraude assim que eles emergem. Com pipelines bem estruturados, um novo modelo treinado com dados de uma nova fraude detectada pode ir para produção rapidamente, reduzindo a exposição a perdas.

Manutenção preditiva: Indústrias de manufatura, energia e transportes empregam modelos de ML para prever falhas em máquinas e infraestruturas antes que elas ocorram – isso é conhecido como manutenção preditiva. Nesses cenários, sensores IoT geram volumes de dados sobre o funcionamento de equipamentos (temperatura, vibração, desempenho) e modelos de ML aprendem padrões que antecedem uma falha. O MLOps entra para garantir que esses modelos preditivos estejam sempre atualizados e integrados aos sistemas de operação. Por exemplo, uma fábrica pode usar um pipeline MLOps para continuamente treinar modelos de predição de falhas à medida que novos dados de sensores são coletados e, assim, agendar manutenções de forma proativa antes que ocorra um defeito sério. Com essa abordagem, evita-se tempo de parada não planejada de máquinas, otimizando a logística de peças de reposição e reduzindo custos de manutenção emergencial.

Esses três casos ilustram como o MLOps agrega valor em diferentes domínios. Sempre que uma organização depende de modelos de ML em produção que precisam se adaptar rapidamente – seja para personalizar a experiência do cliente, reagir a ameaças ou otimizar operações industriais – as práticas de MLOps podem fornecer os processos automatizados e controles necessários para que tudo funcione de maneira confiável. Outros exemplos incluem aplicações de Processamento de Linguagem Natural (por exemplo, atualizar um chatbot com novas gírias ou consultas dos usuários), Visão Computacional (ajustar um modelo de detecção de objetos para novas condições de iluminação ou novos tipos de objetos) e previsão de demanda no varejo (manter modelos de estoque e precificação alinhados com tendências sazonais). Em todos esses cenários, o MLOps permite responder rápido às mudanças e integrar ML ao negócio do dia a dia com segurança.

Principais Desafios na Implementação de MLOps

Embora promissor, o caminho para implementar MLOps nas empresas não é trivial. Há desafios significativos de ordem técnica, organizacional e de governança que precisam ser enfrentados para obter sucesso. Abaixo destacamos os principais obstáculos que as empresas encontram ao adotar MLOps.

Desafios técnicos: Diferentemente de software tradicional, projetos de ML lidam com dados e modelos que evoluem constantemente, o que adiciona complexidade. Os dados de treinamento podem variar em qualidade, formato e estrutura ao longo do tempo, dificultando a automação de etapas como coleta, limpeza e preparação de dados. Além disso, os modelos precisam ser atualizados regularmente para melhorar a precisão ou se adaptar a novos cenários, tornando o versionamento de modelos e rastreamento de experimentos uma tarefa complexa. Garantir que se saiba exatamente qual versão de modelo está em produção, com quais dados foi treinada e com qual desempenho, requer processos bem definidos. Outro desafio técnico está na infraestrutura e ferramentas: muitas empresas possuem sistemas legados ou recursos limitados, dificultando a implementação de plataformas modernas de MLOps. Ferramentas como Kubernetes, Kubeflow, MLflow ou TensorFlow Extended costumam exigir conhecimento técnico especializado e infraestrutura computacional robusta para operar. Integrar essas ferramentas ao ambiente existente também não é simples – frequentemente as soluções de MLOps são fragmentadas e precisam de customização para atender necessidades específicas, o que aumenta a complexidade e os custos do projeto. Por fim, o monitoramento contínuo de modelos em produção apresenta seus próprios desafios: é preciso definir métricas adequadas, detectar automaticamente quando um modelo degradou, acionar retreinamentos e conseguir escalar o monitoramento para dezenas ou centenas de modelos simultaneamente. Configurar essa infraestrutura de observabilidade e ação em tempo real pode ser bastante complexo sem a expertise e ferramentas adequadas.

Desafios organizacionais: A adoção de MLOps não depende apenas de tecnologia; ela exige também mudanças culturais e de processo dentro da organização. Um problema comum é a falta de integração entre equipes – times de Ciência de Dados, engenharia de software e operações muitas vezes trabalham em silos, com pouca comunicação. Isso pode levar a atritos na hora de colocar um modelo em produção: por exemplo, o Cientista de Dados finaliza um modelo, mas a equipe de TI tem dificuldade de implantá-lo devido a diferenças de ambiente ou falta de documentação. Muitas empresas não possuem ainda uma cultura de colaboração interdisciplinar, o que resulta em problemas de comunicação, atrasos no desenvolvimento e falhas na entrega de soluções de ML. Além disso, resistência à mudança pode ser uma barreira importante. Equipes acostumadas a métodos tradicionais podem hesitar em adotar novas ferramentas e processos do MLOps, especialmente se não estiver claro o valor que isso agregará ao trabalho delas. Implementar MLOps muitas vezes implica reorganizar fluxos de trabalho, treinar pessoal em novas plataformas e até redefinir papéis (por exemplo, introduzir um Engenheiro de Machine Learning dedicado). Sem o apoio da liderança e uma gestão de mudança eficaz – com treinamento, conscientização e demonstração de benefícios – a iniciativa de MLOps pode emperrar por motivos organizacionais, mesmo que a tecnologia necessária esteja disponível.

Desafios de governança e segurança: Colocar modelos de ML em produção traz preocupações de governança de modelos, conformidade regulatória e segurança de dados. Em setores altamente regulados como saúde, financeiro ou governo, é essencial que os modelos sigam normas como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil ou o GDPR na Europa, o que significa gerenciar cuidadosamente dados pessoais utilizados no treinamento e nas previsões. Além da privacidade, a governança inclui assegurar transparência (saber qual modelo foi usado para gerar cada decisão), auditoria (rastrear quem acessou dados e modelos, e como os resultados são utilizados) e reprodutibilidade (ser capaz de recriar resultados passados em caso de questionamentos). Muitas organizações ainda estão amadurecendo nesses aspectos e não têm processos bem estabelecidos para auditar o uso de dados ou os resultados gerados pelos modelos, o que eleva os riscos de não conformidade e mesmo de vieses ou erros passarem despercebidos. Também há desafios de segurança de modelos – um modelo de ML pode ser alvo de ataques adversariais (entradas maliciosas para enganar o algoritmo) ou roubo de propriedade intelectual. Proteger modelos em produção requer medidas adicionais, como controle de acesso, criptografia e monitoramento de possíveis anomalias nas entradas. O MLOps precisa, portanto, incorporar práticas de segurança desde o design (DevSecOps aplicado a ML), o que adiciona mais uma camada de complexidade na implementação.

Apesar desses desafios, é importante notar que nenhum é intransponível. Com abordagem estratégica, as empresas podem mitigá-los – por exemplo, investindo em treinamento e capacitação das equipes, promovendo uma mentalidade colaborativa (através de workshops e objetivos compartilhados) e escolhendo ferramentas adequadas que se integrem bem ao seu ecossistema. Além disso, iniciar com projetos-piloto controlados, demonstrando ganhos rápidos, ajuda a vencer a resistência interna. Superar esses obstáculos vale a pena, pois as recompensas do MLOps são grandes em termos de agilidade e confiabilidade das soluções de IA. Na próxima seção, discutiremos também em quais situações a abordagem MLOps pode não ser apropriada ou ter retornos decrescentes.

Limitações do MLOps e Quando ele Pode não Valer a Pena

Apesar de todos os benefícios, MLOps não é uma bala de prata que se aplica igualmente a todos os contextos de projeto. Há situações em que implementar um pipeline completo de MLOps pode não ser viável ou trazer benefícios limitados. Abaixo estão algumas limitações e cenários onde a adoção de MLOps deve ser avaliada com cautela.

Projetos de pequena escala ou estágio inicial: Se uma empresa está apenas começando com aprendizado de máquina, desenvolvendo um protótipo ou prova de conceito, o esforço de configurar toda uma infraestrutura de MLOps pode não se justificar. Em muitos casos, times reduzidos conseguem gerenciar manualmente o treinamento e implantação de um ou dois modelos sem grandes problemas. De fato, é comum que empresas iniciantes em ML operem no chamado MLOps de nível 0, isto é, processos manuais conduzidos pelos Cientistas de Dados, sem automação, o que muitas vezes basta nos primeiros casos de uso. À medida que o número de modelos crescer ou as atualizações se tornarem mais frequentes, a adoção de MLOps passa a fazer mais sentido. Mas no início, um enfoque manual (por exemplo, scripts simples de treinamento e implantação) pode ser apropriado e menos custoso.

Custos e recursos necessários: Implementar MLOps exige investimento em ferramentas, infraestrutura de computação e, principalmente, em mão de obra qualificada. Para colher os benefícios, a empresa precisa ter (ou formar) profissionais com conhecimentos tanto de ML quanto de DevOps, além de possivelmente contratar serviços em nuvem ou máquinas dedicadas para suportar os pipelines automatizados. Esse custo pode ser proibitivo para organizações menores ou equipes com orçamento restrito. Há uma curva de aprendizado acentuada – equipes sem experiência podem levar tempo para dominar plataformas de MLOps – o que inicialmente pode até reduzir a velocidade de entregas. Se a empresa não possui uma equipe técnica robusta ou não pode arcar com a infraestrutura necessária, tentar implementar MLOps pode atrapalhar mais do que ajudar. Nesse caso, é preferível começar de forma mais simples e evoluir gradualmente conforme os benefícios compensarem os custos adicionais.

Overhead e complexidade desnecessária: MLOps traz formalização e automação, mas em alguns contextos isso pode adicionar rigidez aos processos. Por exemplo, se você tem um modelo que raramente precisa ser atualizado (talvez um modelo preditivo estável, baseado em uma relação física bem compreendida), investir em pipelines de CI/CD automatizados pode ser exagero – um processo de atualização manual anual já seria suficiente. Algumas empresas relatam que fluxos de MLOps estritamente definidos podem dificultar experimentações rápidas ou mudanças de direção, ou seja, reduzir a flexibilidade para ajustes ad-hoc. Assim, para projetos de pesquisa ou modelos de curto ciclo de vida, o ganho de se ter um processo altamente padronizado pode não compensar a perda de agilidade exploratória. É importante equilibrar disciplina e inovação: nem todo pequeno experimento de Data Science precisa passar por todo o aparato de MLOps.

Dependência de qualidade de dados e modelo: Vale ressaltar que o MLOps não resolve problemas fundamentais de dados ou modelagem. Se os dados de entrada são ruins (incompletos, enviesados, erráticos), ou se o modelo em si não foi bem construído, a simples implementação de MLOps não melhorará esses aspectos. Ele poderá até fazer com que um modelo fraco seja implantado de forma mais eficiente, mas o resultado de negócio continuará insatisfatório. Em cenários onde o gargalo está na qualidade do modelo ou dos dados, a prioridade deve ser resolver isso (através de melhorias no conjunto de dados, engenharia de atributos, escolha de algoritmos, etc.), antes de investir pesado na automação do pipeline. MLOps potencializa a entrega de modelos de ML, mas não substitui a ciência de dados de qualidade. Portanto, se a empresa ainda está tentando provar o valor de um caso de uso de ML (ver se o modelo atinge acurácia aceitável ou ROI positivo), talvez seja prudente focar primeiro nessas questões antes de embarcar na complexidade do MLOps.

MLOps é mais benéfico quando há escala ou frequência que justifique a automação e os controles aprimorados. Empresas com muitos modelos em produção ou dados mudando constantemente praticamente necessitam de MLOps para manter tudo funcionando. Já em casos isolados, estáticos ou experimentais, pode-se adotar uma abordagem pragmática: começar simples e então evoluir para MLOps conforme o projeto amadurece. Avaliar o custo-benefício é fundamental – a pergunta a se fazer é se o overhead de implementar MLOps será pago em melhoria de eficiência, velocidade e confiança nos modelos. Quando bem aplicado na hora certa, o MLOps acelera entregas e reduz erros; mas na hora errada, pode virar só mais um projeto complexo em uma organização não preparada.

Principais Plataformas e Ferramentas de MLOps

À medida que o MLOps ganhou destaque, diversas plataformas e ferramentas surgiram para ajudar as equipes a implementarem essas práticas. Hoje, há tanto ferramentas de código aberto quanto serviços gerenciados na nuvem focados em MLOps. Vejamos as principais soluções utilizadas no mercado.

MLflow: Ferramenta open source inicialmente desenvolvida pela Databricks, tornou-se uma das soluções de MLOps mais populares devido à sua simplicidade e eficácia em endereçar problemas do ciclo de vida de ML. O MLflow fornece recursos para rastrear experimentos, gerenciar modelos e repositórios de execução de forma unificada. Ele possui quatro componentes principais: Tracking (registro de parâmetros, métricas e artefatos de cada experimento, facilitando comparações e reprodutibilidade), Projects (embalagem de código e dependências para replicar treinamentos), Models (formato padrão para empacotar modelos e disponibilizá-los em diferentes ambientes) e Model Registry (um registro centralizado de modelos com versionamento e estágio de produção). Com MLflow, equipes de Data Science e MLOps podem facilmente manter controle sobre as diferentes versões de modelos e saber qual modelo foi aprovado para produção. Ele é agnóstico a frameworks (suporta Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, etc.) e integra-se a diversas ferramentas. Por ser leve e modular, o MLflow é uma porta de entrada para MLOps – embora para automação completa de pipelines possa exigir complementos (por exemplo, usá-lo junto com um orquestrador de workflows). o MLflow está presente em diversos cursos aqui na DSA.

Kubeflow: Plataforma open source de MLOps desenvolvida para rodar nativamente em Kubernetes. O Kubeflow oferece um conjunto abrangente de componentes para construir, executar e gerenciar pipelines de ML em escala, aproveitando o Kubernetes para orquestrar recursos de forma portátil e escalável. Em outras palavras, ele facilita a criação de fluxos de trabalho reproduzíveis (por exemplo, um pipeline completo de pré-processamento de dados, treinamento e implantação), permitindo também ajustes de hiperparâmetros automatizados e serviço de modelos em produção (via KFServing). O Kubeflow é ideal para organizações que já utilizam contêineres e querem uma solução flexível, embora tenha uma curva de aprendizado alta e possa ser complexo de gerenciar sem expertise em Kubernetes.

Amazon SageMaker: Plataforma gerenciada de aprendizado de máquina oferecida pela AWS. O SageMaker é um serviço em nuvem que cobre todo o fluxo de trabalho de ML, desde a preparação de dados, construção e treinamento de modelos, até a implantação em produção e monitoramento de modelos ativos. Entre seus componentes, destacam-se o SageMaker Studio (um ambiente integrado via web para desenvolvimento de modelos), o SageMaker Autopilot (serviço de AutoML que treina e ajusta modelos automaticamente) e o SageMaker Model Monitor (para monitorar a performance de modelos implantados e detectar desvios). A grande vantagem do SageMaker é oferecer uma solução unificada com escalabilidade praticamente ilimitada via AWS, reduzindo o esforço de montar infraestrutura. Por outro lado, as empresas devem considerar o lock-in com a AWS e os custos, que podem escalar conforme o uso. Ainda assim, para muitas organizações, o SageMaker acelera a adoção de MLOps ao prover out-of-the-box recursos como deploy de modelos em endpoints REST, gerenciamento de versões e até pipelines automatizados (SageMaker Pipelines). O Amazon SageMaker é estudado através de projetos práticos no curso Cloud Computing Data Science.

Google Vertex AI: Plataforma unificada de IA do Google Cloud, que integra diversos serviços de ML em um só lugar. Com o Vertex AI, times de dados podem criar, treinar, implantar e gerenciar modelos de ML usando tanto algoritmos customizados quanto modelos pré-treinados do Google (inclusive de IA Generativa). A plataforma inclui um orquestrador de pipelines, serviço de Feature Store (armazenamento de atributos/features), gestão de conjuntos de dados, AutoML e ferramentas de monitoramento de modelos. Seu objetivo é reduzir a complexidade de usar vários serviços distintos, centralizando tudo em uma interface intuitiva. O Vertex AI é descrito como uma plataforma que permite às equipes criar, implantar e escalar modelos de ML de forma integrada, contando com recursos como repositório de modelos, experimentação e painéis de métricas já incorporados. Empresas que já estão no ecossistema Google Cloud podem se beneficiar da integração com outros produtos (BigQuery, Dataflow, etc.). Assim como o SageMaker, a facilidade vem com a contrapartida de ficar atrelado à nuvem GCP e requer planejamento de custos conforme os modelos entram em produção. Mais detalhes em: Pipelines de Análise e Engenharia de Dados com Google BigQuery.

Outras ferramentas e frameworks: Além das acima, o ecossistema de MLOps conta com várias outras ferramentas especializadas. O TensorFlow Extended (TFX), por exemplo, é um framework open source do Google que oferece componentes para construir pipelines de ML ponta a ponta em produção (especialmente voltado para quem usa TensorFlow). Ferramentas de versão de dados como o DVC (Data Version Control) ajudam a versionar conjuntos de dados e acompanhar mudanças junto com o código, fundamental para reproduzir experimentos. Orquestradores genéricos como Apache Airflow ou Luigi também são empregados para agendar e coordenar tarefas de ML. Em termos de monitoramento, bibliotecas como WhyLogs e Evidently foram criadas para detectar drift de dados e mudanças de distribuição. E não podemos esquecer de soluções de Model Registry independentes (por exemplo, MLflow Model Registry já citado, ou TensorBoard para tracking) e de CI/CD tradicionais adaptadas (como GitHub Actions, Jenkins ou GitLab CI configurados para testes de modelos e deploys). Cada empresa tende a montar sua pilha de MLOps combinando múltiplas ferramentas conforme suas necessidades – por isso, conhecer as opções e como elas se complementam é importante.

Conclusão

O MLOps emergiu como uma resposta necessária aos desafios de levar modelos de Machine Learning do ambiente de desenvolvimento para o mundo real de produção.

Ao longo deste artigo, vimos que o MLOps desempenha um papel fundamental no ciclo de vida do ML, fornecendo as práticas e ferramentas para que modelos preditivos gerem valor contínuo, com confiabilidade e governança. Também exploramos casos de uso em que o MLOps se mostrou um diferencial – de recomendações personalizadas a detecção de fraudes e manutenção preditiva – evidenciando seu impacto positivo nos negócios que dependem de decisões inteligentes e adaptáveis.

Por outro lado, discutimos os desafios práticos que as empresas enfrentam ao implementar MLOps, desde dificuldades técnicas com dados e infraestrutura até barreiras culturais e de conformidade, reforçando que a jornada requer planejamento e mudanças além da tecnologia em si. Abordamos ainda as limitações do MLOps, reconhecendo que nem toda situação justificará sua adoção imediata – em projetos iniciais ou de pequena escala, talvez uma abordagem simplificada seja suficiente, e sempre é preciso pesar custo-benefício e maturidade da equipe antes de embarcar na automação total.

Apesar dessas considerações, a tendência clara é que MLOps está se tornando cada vez mais parte integrante das estratégias de IA nas organizações. Conforme a competição exige modelos melhores e entregues mais rápido, e as regulações demandam maior controle sobre sistemas de IA, as práticas de MLOps deixam de ser um luxo para se tornar um diferencial competitivo – e possivelmente, uma necessidade básica. Felizmente, o ecossistema de ferramentas e plataformas de MLOps evoluiu para tornar essa transição mais acessível, oferecendo soluções para diferentes portes e perfis de equipe.

Profissionais de tecnologia que se mantenham atualizados sobre MLOps estarão aptos a construir pontes entre a inovação em ML e a robustez da engenharia de software, habilitando suas empresas a colher os frutos da Inteligência Artificial de forma ágil e segura. MLOps representa o amadurecimento do uso de ML em produção e traz organização e velocidade para um campo historicamente experimental. Adotá-lo com sucesso envolve mais do que instalar ferramentas – requer cultura colaborativa, investimento em pessoas e adaptação de processos. Mas os resultados podem transformar a maneira como soluções de ML impactam o negócio, aumentando a confiabilidade das previsões e reduzindo o tempo entre a ideia e o valor entregue. 

Equipe DSA

Referências:

Formação Engenheiro de Machine Learning 4.0

O que é MLOps?

O Que é MLOps e Por Que Isso Importa?

MLOps: pipelines de entrega contínua e automação no aprendizado de máquina

What are the Pros of Using MLOps in Your Business?

Principais ferramentas de MLOps