Reducir los costos en respuesta a la crisis económica solo llevará a las organizaciones hasta cierto punto, y pasar por alto demasiados aspectos puede crear problemas más adelante. Por lo tanto, las organizaciones deben tomar medidas más integrales que vayan más allá de las acciones de optimización de costos que se consideran habitualmente. Las organizaciones exitosas intentan optimizar costos y valor y se vuelven cada vez más inteligentes con los recursos. Equilibran las inversiones orientadas al crecimiento, centrándose en los negocios digitales y la eficiencia.
Los líderes de infraestructura y operaciones (I&O) harán todo lo posible para pasar a la ofensiva mediante la gestión proactiva de la respuesta de la organización. Esto requiere tomar decisiones críticas ahora para evitar enfrentar problemas más adelante.
Aprendizaje automático para aprovechar el crecimiento empresarial
El aprendizaje automático se ha convertido en una tecnología popular en los últimos años y ha sido ampliamente adoptada en diversas industrias. El uso impactante de datos relevantes es un componente esencial y crítico para posibilitar una estrategia de crecimiento empresarial. A menudo les permite diferenciarse dentro de sus industrias sin una inversión masiva de recursos. Las tecnologías que antes se consideraban demasiado complicadas y costosas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ahora son viables. En la actualidad, estamos poniendo las herramientas necesarias para obtener información esencial en manos de líderes tecnológicos en empresas de todo tipo y tamaño.
El auge del aprendizaje automático y MLOps
Con el auge del aprendizaje automático, también ha aumentado la demanda de recursos computacionales, lo que ha provocado mayores costos de infraestructura. Una gestión eficiente de los procesos de aprendizaje automático puede ayudar a reducir estos costos significativamente. Aquí es donde entran en juego las MLOps, u operaciones automatizadas de aprendizaje automático.
MLOps administra y gobierna los procesos de aprendizaje automático, desde el desarrollo del modelo hasta la implementación, para garantizar el mejor rendimiento y la mayor eficiencia posibles. Uno de los principales objetivos de MLOps es optimizar la infraestructura de aprendizaje automático, que incluye la gestión de la infraestructura de recursos como computación, almacenamiento y redes, maximizando de manera eficaz las cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML).
Según un artículo reciente de Gartner titulado “Use Gartner's MLOPs Framework to Operationalize ML Projects” (Utilice el marco MLOP de Gartner para operacionalizar proyectos de ML), para lograr el éxito a largo plazo en proyectos de aprendizaje automático, los líderes de datos y análisis responsables de la estrategia de inteligencia artificial (IA) deben:
- Establecer un proceso sistemático de operacionalización del aprendizaje automático (MLOps).
- Revisar y revalidar el desempeño operativo del modelo de aprendizaje automático garantizando que cumpla con los objetivos de integridad, transparencia y sostenibilidad.
- Minimizar la deuda técnica y los procedimientos de mantenimiento implementando prácticas de DevOps a nivel de persona y de proceso.
Una gestión eficiente del aprendizaje automático puede reducir fácilmente los costes de infraestructura
La gestión eficiente de los procesos de aprendizaje automático puede reducir los costes de infraestructura de diversas maneras. A continuación, enumeramos algunas de las más importantes:
- Optimización de ML:La optimización del aprendizaje automático implica ajustar y mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Uno de los costos más significativos asociados con el aprendizaje automático es el costo del entrenamiento del modelo. Al optimizar los modelos de aprendizaje automático, es posible reducir la cantidad de recursos necesarios para la actividad, lo que da como resultado menores costos de infraestructura.
- Perfiles de ML:La creación de perfiles de ML implica analizar el rendimiento de los modelos de ML para identificar cuellos de botella y áreas de mejora. La creación de perfiles de ML puede ayudar a identificar ineficiencias en la infraestructura de aprendizaje automático, como recursos subutilizados, y ayudar a optimizar el uso de estos.
- Perfiles de modelos de aprendizaje automático: los perfiles de modelos de aprendizaje automático implican analizar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático individuales para identificar áreas que se pueden optimizar. Al identificar los factores que más contribuyen al costo, los perfiles de modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a determinar qué modelos requieren más recursos y cuáles se pueden usar de manera más eficiente.
- ML Flow: Machine Learning Flow es una herramienta para gestionar y hacer un seguimiento de todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Al utilizar ML Flow, los equipos pueden mejorar la colaboración y reducir el riesgo de errores, que pueden generar mayores costos de infraestructura.
- Gestión de la infraestructura: se relaciona con la gestión de los recursos necesarios para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático. Al gestionar la infraestructura de manera más eficiente, los equipos pueden reducir el costo de ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje automático.
- Escalado automático: el escalado automático es la práctica de ajustar automáticamente los recursos para que coincidan con las necesidades de las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Al automatizar el proceso de escalado, los equipos garantizan que los recursos se utilicen de manera más eficiente.
Optimización gratuita de costos en la nube y gestión mejorada de recursos de ML/AI para toda la vida
MLOps para la gestión de infraestructura
Las herramientas MLOps como OptScale pueden ayudar a los equipos Gestionar la infraestructura de forma más eficiente. OptScale proporciona Optimización de la infraestructura para cargas de trabajo de aprendizaje automático, ayudando a los equipos a reducir el costo de los recursos de la nube y garantizando que los recursos se utilicen de manera eficiente y rentable.
OptScale ofrece varias funciones que ayudan a reducir los costos de infraestructura durante el proceso de aprendizaje automático, entre ellas:
- Optimización de recursos: Ayudando a reducir el coste de los recursos en la nube.
- Escalado automático: Permitir que el sistema amplíe o reduzca los recursos según sea necesario.
- Contenerización: Características que permiten al sistema empaquetar cargas de trabajo de aprendizaje automático en contenedores, reduciendo los recursos necesarios.
- Optimización del proveedor de nube: Características que optimizan la selección de proveedores de nube y tipos de instancias.
En conclusión
La gestión eficiente de los procesos de ML es crucial para reducir los costos de infraestructura. Al optimizar la asignación de recursos, programar trabajos durante las horas de menor actividad, contenerizar los procesos y monitorear y optimizar el rendimiento, las empresas pueden reducir los costos generales de infraestructura asociados con ML sin sacrificar el rendimiento ni la funcionalidad. Para reducir aún más los costos de infraestructura, las empresas pueden aprovechar la solución OptScale, que brinda la oportunidad de ejecutar ML/IA o cualquier tipo de carga de trabajo con un rendimiento y un costo de infraestructura óptimos al crear perfiles de trabajos de ML, ejecutar experimentos automatizados y analizar el uso de la nube.
Para obtener más información sobre cómo OptScale puede ayudar a su organización, Mira una demostración en vivo hoy.
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Descubra los desafíos del proceso MLOps, como datos, modelos, infraestructura y personas/procesos, y explore posibles soluciones para superarlos → https://hystax.com/what-are-the-main-challenges-of-the-mlops-process.
✔️ OptScale, una plataforma de código abierto FinOps y MLOps que ayuda a las empresas a optimizar los costos de la nube y brindar más transparencia en el uso de la nube, está completamente disponible en Apache 2.0 en GitHub → https://github.com/hystax/optscale.
