¿Conoce a algún científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático (ML) que no quisiera aumentar el ritmo de desarrollo y producción de modelos? ¿Conoce equipos que colaboren con total facilidad al incorporar prácticas de integración e implementación continuas en modelos de ML/IA? No lo creemos.
MLOps, que significa Machine Learning Operations, se utiliza para ayudar a optimizar el flujo de trabajo de llevar los modelos de aprendizaje automático a producción, así como para mantenerlos y monitorearlos. MLOps facilita la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI.
MLOps ayuda a las organizaciones a acelerar la innovación. Permite a los equipos lanzar nuevos proyectos con mayor facilidad, asignar científicos de datos a diferentes proyectos con mayor fluidez, ayudar con el seguimiento de experimentos y la gestión de la infraestructura, e implementar de manera sencilla las mejores prácticas para el aprendizaje automático.
Operaciones de MLO es especialmente importante para las empresas que están pasando de ejecutar proyectos individuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático a utilizar IA y ML para revolucionar sus negocios a gran escala. Los principios de MLOps se basan en considerar los aspectos específicos de los proyectos de IA y aprendizaje automático para ayudar a los profesionales a acelerar los tiempos de entrega, reducir los posibles defectos y lograr una ciencia de datos más productiva.
¿De qué se compone MLOps?
Si bien MLOps puede variar en su enfoque según los diferentes proyectos de aprendizaje automático, la mayoría de las empresas utilizan estos principios de MLOps.
- Análisis exploratorio de datos (EDA)
- Preparación y presentación de datos
- Ingeniería
- Entrenamiento y puesta a punto de modelos
- Revisión y gobernanza del modelo
- Inferencia y presentación de modelos
- Monitoreo de modelos
- Reentrenamiento automático de modelos
¿Cuál es la diferencia entre MLOps y DevOps?
Es probable que esté familiarizado con DevOps, pero tal vez no con MLOps. MLOps consiste básicamente en un conjunto de prácticas de ingeniería específicas para proyectos de aprendizaje automático, pero que toman prestados los principios de DevOps en la ingeniería de software. DevOps ofrece un enfoque rápido, continuo e iterativo para el envío de aplicaciones. MLOps luego toma los mismos principios para llevar los modelos de aprendizaje automático a producción. La idea de ambos es lograr una mayor calidad del software, parches y lanzamientos más rápidos y, por supuesto, mejores experiencias del cliente.
¿Por qué es necesario y vital MLOps?
No debería sorprender que la producción de modelos de aprendizaje automático sea más fácil de decir que de hacer. El ciclo de vida del aprendizaje automático se compone de muchos componentes, entre ellos la ingesta de datos, la preparación, el entrenamiento del modelo, el ajuste y la implementación, el monitoreo del modelo y más. Puede resultar difícil mantener todos estos procesos de manera sincronizada y garantizar que estén alineados. MLOps esencialmente compone las fases de experimentación, iteración y mejora del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Explicando los beneficios de MLOps
Si la eficiencia, la escalabilidad y la capacidad de reducir el riesgo le parecen atractivas, MLOps es ideal para usted. MLOps puede ayudar a los equipos de datos a desarrollar modelos más rápido. Puede ayudarlos a proporcionar modelos de ML de mayor calidad, así como a implementar y producir mucho más rápido.
MLOps ofrece la oportunidad de escalar. Facilita la supervisión de toneladas de modelos que deben controlarse, administrarse y monitorearse para una integración, entrega e implementación continuas. MLOps ofrece más colaboración entre los equipos de datos y elimina los conflictos que suelen surgir entre DevOps y TI. También puede acelerar los lanzamientos.
Por último, cuando se trabaja con modelos de aprendizaje automático, los profesionales también deben tener cuidado con el escrutinio regulatorio. MLOps ofrece más transparencia y tiempos de respuesta más rápidos para las solicitudes regulatorias. Puede resultar rentable cuando una empresa debe hacer del cumplimiento normativo una alta prioridad.
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Ejemplos de ofertas de MLOps
Las empresas que buscan ofrecer modelos de ML de producción de alto rendimiento a gran escala están recurriendo a ofertas y socios que las ayuden. Por ejemplo, Amazon SageMaker Ayuda con la automatización de MLOps y la optimización de ML/IA. Ayuda a las empresas a explorar su infraestructura de ML, el entrenamiento de modelos de ML, la creación de perfiles de ML y mucho más. Por ejemplo, La creación de modelos de ML es un proceso iterativo respaldado por Amazon SageMaker Experiments. Permite a los equipos y científicos de datos realizar un seguimiento de las entradas y salidas de estas iteraciones de entrenamiento o la creación de perfiles de modelos para mejorar la repetibilidad de los ensayos y la colaboración. Otros también son Pasando a ML Flow para ayudarlos, ya que proporciona una plataforma de código abierto para el ciclo de vida del aprendizaje automático. Hystax ofrece una plataforma MLOps de código abierto confiable también.
Independientemente de la plataforma o la nube que utilice, los profesionales pueden contratar MLOps en AWS, MLOps en Azure, MLOps en GCP o MLOps en la nube de Alibaba; todo es posible. Cuando las empresas gestionan los procesos de ML/IA y contratan estrategias para su gobernanza, seguramente verán los resultados. Los profesionales deben considerar MLOps para la gestión de la infraestructura, asumir MLOps para la gestión de datos y obtener la aceptación de MLOps para Gestión de modelos, etcétera.
El aprendizaje automático ofrece algunas capacidades interesantes de MLOps, como la optimización y la gobernanza de modelos. Puede ayudar mediante la creación de canales de aprendizaje automático reproducibles para ayudar a delinear métodos de preparación, entrenamiento y puntuación de datos repetibles y reutilizables. También puede crear entornos de software reutilizables para entrenar e implementar modelos.
Los profesionales también pueden registrar paquetes e implementar modelos desde cualquier lugar. Pueden acceder a datos de gobernanza durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y realizar un seguimiento de quién publica los modelos y por qué se realizan los cambios.
De manera similar a DevOps, MLOps puede notificar a los profesionales y alertarlos sobre incidencias en el ciclo de vida del aprendizaje automático. Estas alertas se pueden configurar ya sea para la finalización de un experimento, el registro de un modelo o la detección de desviaciones de datos. Por último, además de la supervisión y las alertas sobre la infraestructura de aprendizaje automático, MLOps permite la automatización. Los profesionales pueden beneficiarse significativamente de la automatización del ciclo de vida del aprendizaje automático de extremo a extremo. Pueden actualizar rápidamente los modelos, así como probar nuevos modelos.
¡Qué bueno que sus equipos puedan continuamente... lanzar nuevos modelos de aprendizaje automático ¿junto con sus otras aplicaciones y servicios?
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