Leilah MacLuf

• Noronha, a primeira solução open source da consultoria, facilita e agiliza o desenvolvimento de projetos com machine learning, além de não exigir amplos conhecimentos de engenharia de dados para ser utilizado.
• Ao ser aberto, Noronha poderá evoluir constantemente com contribuições de empresas, startups e universidades e contribuirá para ampliar a adoção de inteligência artificial no país.

A utilização de Inteligência Artificial (IA) vem crescendo nos últimos anos com a criação de soluções que visam resolver problemas das empresas e da sociedade. Em um contexto no qual as equipes estão enxutas e a demanda de trabalho está cada vez mais intensa, é preciso otimizar o tempo e os recursos físicos para treinar e testar modelos de machine learning para atender o atual “boom” do mercado por desenvolvimento de softwares, que tem como peça central IA.
Esse aumento tem feito as empresas procurarem meios de reduzir riscos e o “time to market” dos projetos de Machine Learning (ML), o que não é fácil porque esses desenvolvimentos requerem métodos interativos, ágeis, com ciclos de manutenção e melhoria, comumente atribuídos ao contexto de DevOps, com grande manipulação de dados corporativos, práticas de Operações de Machine Learning (MLOps) e de Operações de Dados (DataOps).
“Percebendo este desafio mercadológico, que vivíamos dentro de casa, pois nossa equipe de Data Science também não são especialistas em TI, enquanto seus entregáveis compõem aplicações produtivas que se integram nos processos de negócio, vimos a necessidade de ajudá-los a manter seu foco nos casos de uso, requisitos de negócio, análise de dados e modelagem. Foi assim que surgiu o framework Noronha”, conta Lluis Quiles Ardila, diretor de Inteligência Artificial da everis Brasil.
Noronha é uma plataforma de desenvolvimento open source para Operações de Machine Learning (MLops), que está sendo lançada pela everis, consultoria multinacional de negócios e TI do Grupo NTT Data, com o objetivo de apoiar cientistas de dados, engenheiros e arquitetos em todo o ciclo de vida das soluções de machine learning, desde a criação do modelo até a efetiva produção. “É nossa primeira solução open source e estamos empolgados com a oportunidade para compartilhar a solução e incentivar uma comunidade, receber o feedback e as contribuições de universidades, empresas e startups para seu aprimoramento constante, algo fundamental para continuarmos ajudando as empresas e a sociedade a realizar projetos de IA de forma mais fácil, rápida e eficiente”, afirma Quiles.
Segundo o executivo, a everis demorou dois anos para criar o Noronha, baseado na permissiva licença Apache 2.0, e agora oferece ao mercado uma ferramenta pensada para manter rastreabilidade dos desenvolvimentos e agilizar os projetos de machine learning de diferentes naturezas, como deep learning, NLP ou image recognition, atendendo necessidades de alta disponibilidade.
“Por ser uma biblioteca Python, Noronha simplifica o processo de programação e elimina a necessidade de reescrever os comandos mais usados, dando aos profissionais a oportunidade de trabalhar de acordo com as melhores práticas de gerenciamento de dados corporativos (DataOps) e Operações de Machine Learning (MLOps)”, explica Quiles. O framework minimiza riscos ao manter a rastreabilidade de todo o processo de desenvolvimento de modelos (pipelines, código, modelo etc.), bem como reduz o “time to market” e posteriores manutenções e melhorias.
Para permitir que os profissionais não precisem de amplos conhecimentos de TI, o framework da everis automatiza o processo de treinamento e entrega do projeto para integrar a inteligência com o processo de negócio. Isto é possível porque está baseado em contêineres, pois o Noronha possui uma imagem base do Docker e um ecossistema de ciência de dados sobre Python, Conda e Jupyter. Esta característica oferece aos usuários a possiblidade de instalar suas dependências, criar suas anotações e, então, utilizar o framework para rodar os processos de ML. Noronha é também muito flexível, o que possibilita sua utilização em cloud pública ou privada ou mesmo experimentar em um laptop.
“Para atender o maior número de casos de uso possíveis, o Noronha se baseia em definições feitas pelo usuário a respeito dos modelos que serão usados, como seus arquivos de input e output. Com isso, é possível acompanhar o modelo de ponta a ponta, começando pelo cadastro de dataset e treinamentos, até o momento em que ele se torna um endpoint que recebe algum estímulo e gera uma inferência”, diz Quiles.
Quiles destaca ainda que Noronha utiliza plugins para delegar funções que não fazem parte do objetivo principal do framework. “Internamente estes plugins são chamados de ilhas, pois ajudam a compor toda a baía de Noronha, cada um deles gerencia um dos artefatos envolvidos no ciclo de vida do ML. A temática marítima é inspirada em outras tecnologias de containers que possuem código aberto, como Docker e Kubernetes.”
Para conhecer mais sobre Noronha, acesse: https://github.com/noronha-dataops/noronha