¿Qué es MLOps?

¿Qué es MLOps? Descubre todo sobre la integración de Machine Learning y DevOps

Las operaciones de aprendizaje automático, también conocidas como MLOps, son un conjunto de procesos para estandarizar y agilizar la entrega continua de modelos de alto rendimiento en producción, al combinar el desarrollo de aprendizaje automático y la implementación de aprendizaje automático.

Crear y perfeccionar modelos de aprendizaje automático se conoce como desarrollo de aprendizaje automático. Implementar modelos de aprendizaje automático es ponerlos en uso en un entorno de producción.

Al automatizar los procesos necesarios para llevar los modelos de aprendizaje automático del desarrollo a la producción, MLOps cierra la brecha entre ambos métodos. Esto facilita la implementación rápida y efectiva de modelos de aprendizaje automático y su éxito continuo en entornos industriales.

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¿Cuáles son los beneficios de MLOps?

El valor de MLOps radica en que permite a las empresas:

• MLOps agiliza el proceso de llevar los modelos de aprendizaje automático del desarrollo a la producción, lo que permite una implementación más rápida. Esto facilita la implementación rápida de modelos de aprendizaje automático, lo cual brinda una ventaja a las organizaciones.
• MLOps ayuda a las empresas a mejorar la calidad de sus modelos de aprendizaje automático al garantizar que se implementen en un entorno de producción coherente con el entorno de entrenamiento. Esto reduce la probabilidad de que nuestros modelos se desvíen con el tiempo, perdiendo precisión a medida que cambia la distribución de los datos subyacentes.
• Al automatizar los procesos de gestión y supervisión de los modelos de aprendizaje automático en producción, MLOps permite a las empresas reducir los altos costos de las operaciones de aprendizaje automático. Los empleados pueden dedicar más tiempo a otros proyectos, como la creación de nuevos modelos de aprendizaje automático.

Entonces, ¿cómo funciona exactamente MLOps?

Se suelen utilizar canalizaciones de integración y entrega continua (CI/CD) para implementar MLOps. Construir, probar y lanzar aplicaciones de software son procesos que se pueden automatizar con la ayuda de canalizaciones de CI/CD.

Los siguientes son ejemplos de pasos típicos en una canalización de CI/CD para MLOps:

• Se entrena el modelo de aprendizaje automático utilizando datos recopilados en el pasado.
• Se prueba el modelo de aprendizaje automático comparándolo con un conjunto de datos de prueba.
• Se implementa el modelo de aprendizaje automático, conocido como “implementación”.
• Se supervisa el modelo de aprendizaje automático para asegurarse de que funcione correctamente en producción.

Se puede iniciar el flujo de trabajo de CI/CD manualmente o automáticamente. Por ejemplo, cuando se aprende una nueva versión del modelo de aprendizaje automático, se puede activar la canalización.

¿Qué herramientas se utilizan para MLOps?

Para MLOps, puedes elegir entre una variedad de herramientas útiles. Algunas herramientas comunes incluyen:

• Un conjunto de herramientas conocidas como marcos de ML que se utilizan para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. TensorFlow, PyTorch y scikit-learn son algunos de los más utilizados.
• Las plataformas de computación en la nube ofrecen la infraestructura y los servicios necesarios para instalar y gestionar modelos de aprendizaje automático en producción. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure son algunas de las plataformas de computación en la nube más conocidas para MLOps.

Los sistemas de MLOps son:

• Un centro centralizado para construir.
• Lanzar.
• Mantener modelos de aprendizaje automático.

Kubeflow, MLflow y Prefect son ejemplos de sistemas populares de MLOps.

Cómo comenzar a usar MLOps

Existen algunas cosas que puedes hacer para comenzar con tu experiencia en MLOps:

Elige las herramientas adecuadas: Existen diferentes formas de herramientas de MLOps. Elige las herramientas que se ajusten a tus necesidades y presupuesto.

Configura una canalización de CI/CD: El proceso de llevar los modelos de aprendizaje automático del desarrollo a la producción se puede automatizar con la ayuda de una canalización de CI/CD.

Supervisa tus modelos de aprendizaje automático: Mantente al tanto del rendimiento de tus modelos de aprendizaje automático en producción.

Conclusion

MLOps tiene como objetivo estandarizar y agilizar la entrega continua de modelos de alto rendimiento en producción mediante la combinación del desarrollo de aprendizaje automático y la implementación de aprendizaje automático. Las empresas pueden beneficiarse de MLOps al acelerar la implementación de modelos de aprendizaje automático, mejorar la calidad de esos modelos y reducir el costo de las operaciones de aprendizaje automático. Se pueden tomar diversas medidas para comenzar con MLOps, como seleccionar las herramientas adecuadas, establecer una canalización de CI/CD y supervisar tus modelos de aprendizaje automático.

Las operaciones de aprendizaje automático, o MLOps, son un conjunto de procesos para estandarizar y optimizar la entrega continua de modelos de alto rendimiento en producción al combinar el desarrollo de aprendizaje automático (ML) y la implementación de ML.

Hacer y refinar modelos de ML se conoce como desarrollo de ML. Implementar modelos de aprendizaje automático implica ponerlos en uso en un entorno de producción.

Al automatizar los procesos necesarios para mover los modelos de ML del desarrollo a la producción, MLOps cierra la brecha entre los dos métodos. Esto ayuda a la implementación rápida y efectiva de modelos de ML y a su éxito continuo en entornos industriales.

¿Cuáles son los beneficios de MLOps?

El valor de MLOps radica en que permite a las empresas:

• MLOps agiliza el proceso de llevar modelos de ML desde el desarrollo hasta la producción, permitiendo una implementación más rápida. Esto facilita la implementación rápida de modelos de ML, lo que brinda una ventaja a las organizaciones.
• MLOps ayuda a las empresas a mejorar la calidad de sus modelos de aprendizaje automático (ML) al garantizar que se implementen en un entorno de producción coherente con el entorno de capacitación. Hacerlo reduce la probabilidad de que nuestros modelos se desvíen con el tiempo, perdiendo precisión a medida que cambia la distribución de los datos subyacentes.
• Al automatizar los procesos de gestión y monitoreo de modelos de ML en producción, MLOps permite a las empresas reducir el alto costo de las operaciones de ML. Los empleados pueden dedicar más tiempo a otros proyectos, como la creación de nuevos modelos de ML.

“MLOps es el héroe desconocido en el ámbito de la inteligencia artificial. Actúa como una fuerza silenciosa que une toda la aplicación práctica del aprendizaje automático, desde la experimentación hasta la producción, de manera fluida. Además, su fortaleza radica principalmente en automatizar tareas como el entrenamiento de modelos, el control de versiones y la implementación, asegurando así escalabilidad y monitoreo efectivo. Básicamente, ve a MLOps como un puente sólido que llena la brecha entre la innovación y la implementación práctica de la IA.” – Vrushali Prasade, Co-fundadora y Co-CTO en Pixis. 

Entonces, ¿cómo funciona exactamente MLOps?

Las tuberías de integración y entrega continua (CI/CD) se utilizan comúnmente para implementar MLOps. Construir, probar y lanzar aplicaciones de software son procesos que se pueden automatizar con la ayuda de las tuberías CI/CD.

Los siguientes son ejemplos de pasos típicos en una tubería CI/CD para MLOps:

• Se entrena el modelo de ML utilizando datos recolectados en el pasado.
• Se prueba el modelo de ML comparándolo con un conjunto de datos de retención.
• Se pone en producción el modelo de ML, conocido como “implementación”.
• Se monitorea el modelo de ML para asegurarse de que esté funcionando correctamente en producción.

Puede iniciar el flujo de trabajo CI/CD manualmente o automáticamente. Por ejemplo, cuando se aprende una nueva versión del modelo de aprendizaje automático, se puede activar la tubería.

¿Qué herramientas se utilizan para MLOps?

Para MLOps, puede elegir entre una variedad de herramientas útiles. Las herramientas comunes incluyen:

• Un conjunto de herramientas conocidas como marcos de ML están disponibles para entrenar e implementar modelos de ML. Los marcos de ML TensorFlow, PyTorch y scikit-learn son algunos de los más utilizados.
• Las plataformas de computación en la nube ofrecen la infraestructura y los servicios necesarios para instalar y gestionar modelos de ML en producción. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure son algunas de las plataformas de computación en la nube más conocidas para MLOps.

Los sistemas MLOps son:

• Un centro centralizado para construir.
• Lanzar.
• Mantener modelos de aprendizaje automático (ML).

Kubeflow, MLflow y Prefect son ejemplos de sistemas MLOps populares.

Cómo comenzar a usar MLOps

Hay algunas cosas que puede hacer para comenzar su experiencia con MLOps:

Elige las herramientas adecuadas: Las herramientas de MLOps vienen en diferentes formas. Elija las herramientas que se adapten a sus necesidades y presupuesto.

Configurar una tubería CI/CD: El proceso de llevar modelos de ML desde el desarrollo hasta la producción se puede automatizar con la ayuda de una tubería CI/CD.

Monitorear sus modelos de ML: Esté atento a cómo están funcionando sus modelos de ML en producción.

Conclusión

El conjunto de técnicas de MLOps tiene como objetivo estandarizar y optimizar la entrega continua de modelos de alto rendimiento en producción al combinar el desarrollo de ML y la implementación de ML. Las empresas pueden beneficiarse de MLOps al acelerar la implementación de modelos de ML, mejorar la calidad de esos modelos y reducir el costo de las operaciones de ML. Puede realizar diversas acciones para comenzar con MLOps, como seleccionar las herramientas adecuadas, establecer una tubería CI/CD y monitorear sus modelos de ML.

El artículo ¿Qué es MLOps? apareció primero en MarkTechPost.

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