El panorama del desarrollo de software está en constante evolución y, en los últimos años, han surgido dos metodologías importantes: DevOps y MLOps. Tanto DevOps como MLOps tienen como objetivo agilizar los procesos y mejorar la colaboración entre equipos en sus respectivos dominios.
Si bien estas metodologías comparten algunas similitudes, se centran en aspectos distintos del desarrollo de software: DevOps se centra en el desarrollo de software tradicional y MLOps en los proyectos de aprendizaje automático (ML). Este artículo analiza en profundidad las diferencias fundamentales entre DevOps y MLOps para comprender mejor sus funciones en el desarrollo de software moderno.
Definición de DevOps
DevOps es un conjunto de prácticas y herramientas que tienen como objetivo integrar el desarrollo y las operaciones de TI para optimizar todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Se centra en eliminar los silos entre los desarrolladores y los equipos de operaciones de TI, promoviendo la colaboración, la comunicación y la mejora continua. DevOps tiene como objetivo entregar software de alta calidad de manera rápida y eficiente a través de la integración continua, la implementación continua y la supervisión continua.
Elementos clave de DevOps
- Integración continua (CI): el proceso de integrar cambios de código en un repositorio compartido con frecuencia, minimizando el riesgo de conflictos de fusión y permitiendo una retroalimentación más rápida.
- Entrega continua (CD): la práctica de automatizar el proceso de entrega de software, garantizando que las nuevas características y correcciones de errores se implementen en los entornos de producción sin intervención manual.
- Infraestructura como código (IaC): el concepto de administrar y aprovisionar infraestructura a través de archivos de definición legibles por máquinas, lo que facilita la gestión y automatización de los cambios de infraestructura.
- Supervisión y registro: seguimiento del rendimiento de la aplicación y recopilación de registros para diagnosticar y resolver problemas rápidamente.
Definición de MLOps
MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es una disciplina de ingeniería que reúne los principios de DevOps y el aprendizaje automático. MLOps tiene como objetivo estandarizar y agilizar el proceso de desarrollo, implementación y monitoreo de modelos de aprendizaje automático para facilitar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de ML y equipos de operaciones. Como los proyectos de ML difieren del desarrollo de software tradicional en términos de complejidad, incertidumbre y naturaleza iterativa, MLOps ayuda a enfrentar estos desafíos y garantiza la implementación y el mantenimiento exitosos de los modelos de ML.
Elementos clave de MLOps
- Gestión de datos: garantizar el almacenamiento, el acceso y el control de versiones adecuados de los datos utilizados para entrenar y evaluar modelos de ML.
- Entrenamiento y experimentación de modelos: Facilitando la reproducibilidad de los experimentos de ML mediante el seguimiento de hiperparámetros, arquitectura del modelo y datos de entrenamiento.
- Implementación de modelos: automatización del proceso de implementación de modelos de ML en entornos de producción, incluidas las capacidades de control de versiones y reversión de modelos.
- Monitoreo y mantenimiento de modelos: Monitoreo continuo del rendimiento del modelo, detectando y abordando la desviación de conceptos y actualizando los modelos según sea necesario.
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Diferencias entre DevOps y MLOps
- Enfoque en los datos: MLOps pone un gran énfasis en la gestión de datos, ya que los modelos de ML dependen inherentemente de la calidad y la relevancia de los datos de entrada. El control de versiones de datos, la validación de datos y el preprocesamiento de datos son aspectos críticos de MLOps que no son tan importantes en DevOps.
- Experimentación y reproducibilidad de modelos: los proyectos de ML suelen requerir una experimentación e iteración exhaustivas. MLOps tiene como objetivo facilitar la reproducibilidad mediante el seguimiento de los parámetros del experimento, la arquitectura del modelo y los datos de entrenamiento. Si bien DevOps también valora la reproducibilidad, se centra principalmente en la infraestructura y el código de la aplicación en lugar de en la experimentación con modelos.
- Monitoreo y mantenimiento de modelos: los modelos de ML son susceptibles a la desviación conceptual, donde su rendimiento se degrada con el tiempo debido a cambios en la distribución de datos subyacentes. MLOps enfatiza el monitoreo continuo del rendimiento del modelo y las actualizaciones periódicas para garantizar resultados óptimos. Por el contrario, DevOps se enfoca en monitorear el rendimiento de la aplicación y registrar datos para identificar y resolver problemas relacionados con la infraestructura y el código de la aplicación.
- Implementación de modelos: la implementación de modelos de ML en entornos de producción puede ser un proceso complejo que implica manejar diferentes versiones de modelos, actualizar los flujos de datos y garantizar la compatibilidad con los sistemas existentes. MLOps proporciona un enfoque estructurado para la implementación de modelos, que incluye capacidades de control de versiones y reversión. DevOps, por otro lado, se centra en automatizar la implementación de aplicaciones de software tradicionales, que suelen tener un comportamiento y ciclos de lanzamiento más predecibles.
Colaboración entre equipos: tanto DevOps como MLOps promueven la colaboración entre diferentes equipos. DevOps fomenta la comunicación y la cooperación entre los equipos de desarrollo y operaciones, mientras que MLOps facilita la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de ML y equipos de operaciones. El objetivo principal de estas colaboraciones es optimizar los procesos y mejorar la calidad general del producto final.
Reflexiones finales
DevOps y MLOps son metodologías cruciales para el desarrollo de software moderno, pero tienen propósitos diferentes y se adaptan a distintos tipos de proyectos. DevOps se centra en la integración de los equipos de desarrollo y operaciones para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de software, mientras que MLOps tiene como objetivo estandarizar y agilizar el desarrollo, la implementación y el monitoreo de modelos de aprendizaje automático..
Comprender las diferencias entre DevOps y MLOps es fundamental para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas y adoptar las mejores prácticas en sus respectivos campos. Al implementar estas metodologías, las empresas pueden mejorar la colaboración, reducir el tiempo de comercialización y garantizar el éxito de sus proyectos de software y ML.
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