MLflow na prática: versionamento, tracking e deploy
MLOps eficiente começa com rastreabilidade: experimento, modelo e decisão de deploy precisam estar conectados.
Problema real e contexto
Modelos eram publicados sem histórico robusto, dificultando comparação e rollback.
A equipe precisou formalizar critérios de promoção para ganho real de estabilidade.
Decisões técnicas
- Tracking completo de parâmetros, métricas e artefatos.
- Model registry com estágios claros de promoção.
- Gate de deploy baseado em baseline e custo de inferência.
- Plano de rollback para regressão de qualidade.
Tip
Sem baseline estável, a comparação entre experimentos perde valor operacional.
Checklist final
- Versionar dataset de treino e validação.
- Definir métrica primária e métrica de guardrail.
- Automatizar registro e promoção no pipeline.
- Testar rollback com tráfego real controlado.
Erros comuns
- Promover modelo sem validação comparativa.
- Ignorar custo de inferência no critério de aprovação.
- Não manter histórico de decisões de deploy.
Keywords
- MLflow
- MLOps
- model tracking
- inference optimization
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