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Ciência de Dados (Data Science), Deploy de Modelos e Streamlit.app

Ciência de Dados (Data Science), Deploy de Modelos e Streamlit.app

Por volta de outubro 2019 comecei a me envolver com o Deploy de um modelo de Ciência de Dados e Processamento de Língua Natural para entregar. Esse Deploy ou da forma que você queira enxergar, é vamos dizer, a predição do modelo e interface com o usuário + com conexão com banco de dados (transacional ou Hadoop). Normalmente, antes de ciência de dados, nós construímos sistemas (softwares) integrados a banco de dados e que tinham funcionalidades programadas específicas.

Quando a Ciência de Dados chegou no mercado, acabou evoluindo essa parte de desenvolvimento da engenharia de software também, que não dependeu apenas dessa estrutura tradicional ou engenharia de software tradicional, as coisas mudaram. Passamos a criar um software que faz predição de modelos de inteligência artificial com cara amigável, monitoramento e que seja rápido e eficiente em produção.

No caso, o deploy ou o sistema que faria a predição seria para processamento de língua natural integrado a grande sistemas transacionais.

Meu protótipo inicial foi criar uma API em Flask (https://flask.palletsprojects.com/) e interligar com uma interface em Django em Python ou o framework streamlit. Na época, o framework streamlit open source não estava sendo muito usado e também não tinha sido investido milhões de dólares (como em 2020) por investidores do Vale do Silício. Crie um prótotipo fantástico que usa API, uma cache própria, e uma interface amigável limpa e robusta.

Amei a utilização e desenvolvimento do framework, mas ainda vi a necessidade de construção de algumas coisas que não existiam. Mas, comecei a estudar mais para ver se era falta de conhecimento ou se ainda não existia mesmo (nem no https://stackoverflow.com/). A partir daí em 2020 surgiu a COVID-19 e vi o BOOM do streamlit. Vi a grande necessidade de criar hub inteligente e com deploy facilitado. Lembro de ter criado um outro projeto com a minha equipe para área de epidemiologia e projeções sobre internado em hospital, UTI, projeções de dados para São Paulo. E, vi aí uma grande necessidade de criar um deploy facilitado, pois na época acabei usando o Heroku e fazendo modificações avançadas em nginx para incluir password, e dar mais proteção a nossa aplicação usando Python e Streamlit.

Daí surgiu a Streamlit.app, a ideia foi criar um Hub de aplicações e também facilitar o deploy delas. Inicialmente foi criar um Hub com código-fonte e algo que pudessem organizar e divulgar suas aplicações e futuramente, criar algo mais sofisticado para que todos pudessem fazer deploy seguro (com password) e trazer segurança para seus clientes ou stakeholders.

Hoje para fazer uma pré-ordem de teste no Streamlit.app  você não paga nada, pode ser que tenha um valor futuramente. Mas, a pré-ordem é grátis e você precisa usar aplicação do Otwoo ou enviar um e-mail para [email protected] dizendo que deseja participar do lançamento.

Aguardamos você, clique aqui para entrar no Streamlit.app.

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