MLOps significa Machine Learning Operations y se refiere a la práctica de implementar el desarrollo, la implementación, el monitoreo y la gestión de modelos de ML (aprendizaje automático) en entornos de producción. El objetivo principal de MLOps es cerrar la brecha entre la ciencia de datos y las operaciones de TI mediante la aplicación de ciertos principios y prácticas, desde DevOps hasta flujos de trabajo de ML. En general, MLOps implica la integración de herramientas y procesos para garantizar la preparación adecuada de los datos, el entrenamiento de modelos, las pruebas, la validación, la implementación y el monitoreo, así como la iteración y mejora continuas de los modelos de ML. El objetivo final de la implementación de MLOps es hacer que los modelos de ML sean confiables, escalables, seguros y rentables.
En este artículo, explicaremos la importancia de MLOps, brindaremos un análisis en profundidad de los principales desafíos relacionados con el proceso MLOps, es decir, datos, modelos, infraestructura y personas/procesos, y abordaremos las posibles soluciones que pueden ayudar a abordar estos desafíos.
La importancia de MLOps
Ampliemos brevemente la importancia de MLOps desde el punto de vista de sus objetivos.
Escalabilidad
MLOps ayuda a garantizar que los modelos de ML puedan escalar de manera eficiente y puedan manejar grandes volúmenes de datos y solicitudes de usuarios cuando sea necesario. Esto es sumamente importante para las aplicaciones que requieren la toma de decisiones en tiempo real o el procesamiento de flujos de datos de alta velocidad.
Fiabilidad
Con la ayuda de MLOps, los modelos de ML deberían ser totalmente confiables y ofrecer resultados consistentes a lo largo del tiempo. Esto es importante para aplicaciones que requieren alta precisión, en primer lugar, detección de fraudes y mantenimiento predictivo.
Seguridad
Uno de los objetivos de MLOps es hacer que los modelos de ML sean seguros y estén protegidos contra amenazas, incluidas violaciones de datos, ciberataques y actores maliciosos que ponen en peligro las aplicaciones que manejan datos sensibles o confidenciales.
Rentabilidad
MLOps ayuda a optimizar el uso de recursos como potencia informática, almacenamiento y ancho de banda de datos mediante la automatización de procesos y la reducción del trabajo manual. Esto puede generar importantes ahorros de costos para las empresas que dependen de modelos de ML para la toma de decisiones y el análisis.
En general, MLOps ayuda a las empresas a aprovechar al máximo los modelos de ML a través de un enfoque bien ordenado para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde las primeras etapas de desarrollo hasta la implementación y el mantenimiento.
Explicación del proceso MLOps
Ahora es el momento de decir algunas palabras sobre cómo es el proceso MLOps. No hay una única opinión convencional sobre en cuántas etapas debe dividirse el proceso MLOps: algunos lo dividen condicionalmente en tres partes, otros en nueve. Para comodidad del lector y al mismo tiempo para captar la atención, lo dividiremos en las siguientes cuatro etapas (más una, interminable):
- Recopilación y preparación de datos;
- Modelo de Capacitación y Evaluación;
- Implementación del modelo;
- Monitoreo y Gestión;
- Mejora continua.
Recopilación y preparación de datos
En esta etapa se recopilan y preprocesan los datos para que sean de alta calidad, suficientes en cantidad y apropiados para entrenar los modelos.
Capacitación y evaluación de modelos
En esta etapa, los modelos ML se desarrollan y entrenan con los datos preparados para ser evaluados y probados más a fondo en cuanto a su precisión, rendimiento y solidez.
Implementación del modelo
Esta etapa consiste en implementar los modelos ML entrenados en entornos de producción, donde pueden usarse para realizar predicciones o análisis en tiempo real.
Seguimiento y gestión
Esta etapa implica monitorear el desempeño de los modelos implementados previamente y administrarlos para garantizar que funcionen según lo previsto, lo que incluye detectar y abordar problemas como desviaciones de datos, deterioro del modelo y degradación del rendimiento.
Mejora continua
La última etapa se ocupa de la mejora continua de los modelos de ML mediante la iteración de los datos, los modelos y la infraestructura.
Para llevar a cabo estas etapas, MLOps se apoya en una variedad de herramientas y tecnologías, como sistemas de control de versiones, canales de implementación e integración continua (CI/CD), contenedorización, orquestación y herramientas de monitoreo. El proceso MLOps también implica la colaboración entre científicos de datos, operaciones de TI y partes interesadas del negocio para garantizar que los modelos de ML satisfagan las necesidades de todas las partes y se alineen con los objetivos generales del negocio.
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Principales retos del proceso MLOps
Desafíos relacionados con los datos del proceso MLOps
Los desafíos relacionados con los datos son inevitables, ya que la calidad y la disponibilidad de los datos afectan significativamente la precisión y el rendimiento de los modelos de ML. Por ejemplo, la mala calidad de los datos probablemente dará lugar a modelos inexactos o sesgados que no funcionarían. Para ello, su equipo de MLOps debe hacer todo lo posible para mantener los datos limpios y relevantes. Otro problema relacionado con los datos está relacionado con la privacidad y la seguridad, que se puede abordar mediante la implementación de protocolos de seguridad, controles de acceso y mecanismos de cifrado. Los datos también deben estar fácilmente disponibles en cantidad y calidad suficientes para garantizar la precisión y el rendimiento de los modelos de ML.
Desafíos relacionados con el modelo
La calidad y el rendimiento de los modelos de ML se ven directamente afectados por diversos desafíos. En primer lugar, el modelo seleccionado debe estar en línea con los problemas que se están resolviendo y tener suficiente capacidad y flexibilidad para aprender de los datos. Luego, los modelos de ML deben ser transparentes y fáciles de interpretar, en particular cuando se utilizan en aplicaciones sensibles o críticas para la misión. Otro problema relacionado con los modelos que debe evitar a toda costa es el sobreajuste del modelo, que suele ser una consecuencia de problemas relacionados con los datos (falta de datos o muchos datos ruidosos) y da como resultado la falta de un buen rendimiento para todo tipo de datos nuevos. Por último, su modelo puede volverse obsoleto o ineficaz con el tiempo debido a cambios en los datos o el entorno; esto se denomina desviación del modelo.
Desafíos relacionados con la infraestructura
Lo que muchos especialistas pasan por alto o dan por sentado es la infraestructura. Sin embargo, los modelos de ML requieren una infraestructura peculiar y estable para ser entrenados, probados e implementados de manera adecuada. A menudo, los modelos de ML crecen en tamaño y complejidad con el tiempo y, posteriormente, requieren escalabilidad de la infraestructura para manejar sus demandas cada vez mayores. Además, debe tener en cuenta que los modelos de ML requieren hardware y software específicos para funcionar de manera eficiente, de ahí la importancia de una gestión adecuada de los recursos. Y no hace falta decir que la infraestructura debe ser monitoreada para garantizar que esté protegida contra fallas del sistema, escasez de recursos o brechas de seguridad. Por último, pero no menos importante, los modelos de ML se crean para un propósito determinado, lo que significa que deben implementarse e integrarse adecuadamente con otros sistemas para brindar valor comercial; esta es posiblemente la parte más importante de MLOps.
Desafíos relacionados con las personas y los procesos
Para optimizar el proceso de MLOps se requieren esfuerzos coordinados de varios especialistas, incluidos científicos de datos, operaciones de TI, analistas comerciales y partes interesadas de varios equipos. El equipo de MLOps debe actuar como un puente entre todos ellos para garantizar que colaboren de manera eficaz. Luego, MLOps debe crear procesos y flujos de trabajo consistentes y convenientes para ayudar a desarrollar, implementar, gobernar y administrar modelos de ML de manera eficaz.
Conclusión: posibles soluciones a los desafíos de MLOps
Resumiendo: los equipos de MLOps enfrentan numerosos desafíos, incluidos los relacionados con los datos, los modelos, la infraestructura, las personas y los procesos. Para estar completamente preparados y preparados para abordarlos, los equipos de MLOps pueden utilizar varias herramientas y plataformas, como herramientas de gestión y gobernanza de datos, herramientas de control de versiones y pruebas de modelos, plataformas de computación en la nube y contenedorización, herramientas de gestión de proyectos y herramientas de comunicación y colaboración.
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