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Um sistema com informaes centralizadas, conciliando rotinas burocrticas com relatrios de sade do negcio, tendo uma melhor previsibilidade de lucros e clareza na tomada de deciso. Backups automticos de maneira recorrente e otimizada, com toda segurana de dados.
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Gerenciando seu negcio com ERP Conta Azul Pro, voc ganha tempo e evita retrabalho emitindo suas notas fiscais a partir das vendas, sem a necessidade de digitar novamente produtos, servios e dados do cliente nos portais do governo.
Diversas funcionalidades da Conta Azul utilizam modelos de inteligncia artificial (IA) para automatizar e otimizar tarefas que, at ento, eram feitas manualmente pelo dono do negcio. Por exemplo, a recomendao de categorias para a classificao de lanamentos financeiros, que permite a organizao das receitas e despesas das empresas em um plano de contas.
Neste post, vamos mostrar como a Conta Azul utilizou o Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints para otimizar e reduzir o esforo operacional na gerao de inferncias em tempo real com milhares de modelos para recomendao de categorias de lanamentos financeiros de cada cliente.
A Conta Azul permite que cada cliente crie suas prprias categorias, organizando seus lanamentos financeiros da forma mais adequada para o gerenciamento do seu negcio. Assim, ao criar ou exportar novos lanamentos, clientes diferentes tero recomendaes de categorias baseadas em modelos de inteligncia artificial diferentes, treinados e melhorados a partir das interaes individuais de cada cliente.
Da maneira com que o servio estava implementado anteriormente, as inferncias eram tratadas por pods do Amazon EKS. Entretanto, mesmo que os pods entregassem a escala necessria para atender essas requisies, o processo envolvia muitos modelos, e a atualizao dos mesmos se tornou uma tarefa muito custosa. Isso porque verses diferentes de um mesmo modelo eram carregadas nos pods, causando erros por falta de memria disponvel, e tambm obrigando a reinicializar todos os pods para que apenas os modelos atualizados fossem utilizados.
Alm dos problemas acima, gerenciar todo esse pipeline era muito caro e despendia muito tempo do time de engenharia de dados, pois todas as alteraes dependiam da implementao de novas configuraes para adequarem-se s necessidades (como gerenciamento de memria nos pods, lgicas para roteamento de requisies, implementar testes A/B, etc).
Para enderear o desafio de gerenciamento e hospedagem dos milhares de modelos de machine learning (ML) em produo, a Conta Azul implementou seus modelos em endpoints de hospedagem gerenciados do Amazon SageMaker utilizando a funcionalidade de Multi-Model.
O Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints permite implantar desde poucos at centenas de milhares de modelos e servir resultados de inferncias a partir de um nico continer. Algoritmos incorporados e frameworks no Amazon SageMaker j suportam nativamente a opo de multi-model. Caso sejam necessrias personalizaes, possvel criar seu prprio continer seguindo as especificaes do Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints para isso.
Alm disso, essa soluo carrega dinamicamente modelos conforme voc os invoca. Por padro, o Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints faz cache dos modelos que so frequentemente usados em memria e em disco para fornecer inferncia de baixa latncia. Os modelos em cache so descarregados e/ou excludos do disco somente quando um continer fica sem memria ou sem espao em disco para acomodar um modelo recm-implementado.
Assim, os multi-model endpoints fornecem uma modalidade de implementao de mltiplos modelos totalmente gerenciada e altamente disponvel, habilitando os cientistas de dados a focarem nos seus modelos ao invs de se preocuparem com a operao e manuteno da infraestrutura necessria para servir os resultados de inferncia de seus modelos.
No cenrio da Conta Azul, o time de engenharia e cincia de dados optou por criar seu prprio continer de inferncia para adicionar dependncias especficas no continer e tambm poder utilizar uma lgica de inferncia customizada. Para isso, a base do continer de predio foi construda utilizando a biblioteca do Amazon SageMaker Inference Toolkit e tambm Multi Model Server.
O Amazon SageMaker Inference Toolkit foi desenvolvido pela AWS para facilitar a criao de contineres customizados e traz-los para serem usados no Amazon SageMaker. Esse toolkit open-source facilita diversos aspectos na criao do continer Docker para inferncia, implementando a camada para servir de modelos de ML, API para invocar modelos e tambm APIs e comportamentos adicionais necessrios para o multi-model endpoint como APIs de carregamento, listagem, obteno e descarregamento de modelos. Com essa simplificao, usando o Amazon SageMaker Inference Toolkit, voc no precisa se preocupar excessivamente com esses detalhes e pode focar no cdigo de inferncia de ML, ainda mantendo seu continer aderente ao SageMaker e seguindo as especificaes necessrias da modalidade multi-model.
Observao: o Amazon SageMaker Inference Toolkit construdo sobre outra biblioteca open-source desenvolvida pela AWS que se chama Multi Model Server (MMS). Enquanto o MMS foi desenvolvido para servir modelos de ML e fornecer APIs de gerenciamento de modelos (carregar, listar, obter e descarregar modelos), o Amazon SageMaker Inference Toolkit, por sua vez, abstrai diversos aspectos do MMS, implementando detalhes especficos para que seu cdigo fique compatvel com o SageMaker e tambm pr-configurando o MMS por baixo. Voc pode encontrar mais detalhes aqui no Github.
Se voc usa um algoritmo incorporado ou outras imagens Docker de frameworks gerenciados do Amazon SageMaker, possvel que o Amazon SageMaker Inference Toolkit possa j estar includo. Alguns exemplos: Scikit-Learn, XGBoost e PyTorch.
A utilizao do Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints possibilitou a escalabilidade que a Conta Azul precisava para atender os clientes durante o uso da conciliao bancria automtica. Hoje, o Classify (nome dado a solucao de categorias para lancamentos bancarios) faz uso do autoscaling, o que possibilita ao servio escalar de forma efetiva e com alta disponibilidade, chegando a suportar mais de mil requisies por minuto em momentos de pico.
Com o carregamento de modelos em memria gerenciado pelo prprio Amazon SageMaker, foi possvel fazer com que o cliente sempre acesse o seu modelo mais atual, treinado com o seu conjunto de dados de movimentaes mais recentes. Isso torna a recomendao das categorias cada vez mais assertiva, permitindo tanto uma constante evoluo para o cliente quanto um baixo custo de manuteno das rotaes e gerenciamento de modelos do time de engenharia e cincia de dados.
Alm das melhorias vistas pelo lado dos clientes da Conta Azul, a nova arquitetura do servio reduziu o tempo de manuteno e realizaes de melhorias no algoritmo. Os testes de implementaes que antes poderiam em alguns casos levar semanas, hoje levam dois dias no pior cenrio, sendo realizados com mais velocidade e praticidade. Com isso, possvel no apenas melhorar continuamente o servio, mas tambm realizar testes A/B nas mudanas implementadas e entregas contnuas pela equipe de cincia de dados, reduzindo o impacto das atualizaes em ambientes de produo.
Com a funcionalidade de multi-model endpoints do Amazon SageMaker, a Conta Azul conseguiu resolver o seu desafio de otimizao de custos e reduo do esforo operacional para hospedagem e gerenciamento dos modelos em produo. Atualmente, o time esta evoluindo ainda mais sua soluo e construindo um framework interno com o Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints que ir permitir treinar, disponibilizar e evoluir algoritmos de machine learning em escala, com volume e custo controlado, dando flexibilidade tanto para o time de engenharia como o time de ciencia de dados. Assim, todos da Conta Azul podero entregar cada vez mais inteligncia para micro e pequenas empresas, simplificando ainda mais o dia a dia do pequeno e microempreendedor.
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Hoje a conta da Conta Azul oferece um carto e est muito centrada na gesto de despesas, o contas a pagar e a receber das empresas. O total de recursos processados j chega a R$ 5 bilhes. O modelo de negcios prev uma remunerao em cima de pagamentos e recebimentos feitos. Vinicius no revela a penetrao dentro da base de clientes, mas diz que a ideia ampliar a liberao do uso da conta para mais gente ao longo do 2 semestre e do ano que vem.
O fundador dobra a aposta nos grandes nmeros do mercado de empresas de menor porte: so 8 milhes de negcios com este perfil no Brasil, sendo que poucos usam sistemas de gesto. Alm disso, com o prprio crescimento dos clientes, a Conta Azul amplia sua oferta de atendimento. Hoje, 20% da base de mdias empresas, um percentual que foi atingido por conta da evoluo da base, mas tambm pela chegada de empresas que buscaram cortar custos durante a pandemia.
Isso elimina a necessidade de inserir manualmente esses dados, poupando tempo e reduzindo possveis erros. Dessa forma, os usurios podem contar com documentos mais completos e precisos, agilizando o fluxo de trabalho e proporcionando uma experincia mais integrada e eficaz. 152ee80cbc
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