¿Alguna vez habías escuchado o leído algo acerca del despliegue de algoritmos? El despliegue de algoritmos es el proceso en el que se establece un algoritmo en un entorno de producción para que se utilice en el día a día. Generalmente, el despliegue posibilita que los algoritmos se empleen para la resolución de problemas a mayor escala. Se usa en el ámbito del machine learning y tiene muchísimos campos de aplicación, como son la detección de fraudes, el pronóstico del clima, etc.
Veamos algunas generalidades sobre el despliegue de algoritmos que debes tener en cuenta antes de su implementación.
Vacío en el despliegue de algoritmos
Imagina que has estado haciendo tus algoritmos tranquilamente en tus notebooks, que has estado practicando con tus celdas de código, haciendo preprocesamientos, exploraciones, entrenamientos…, pero luego quieres poner esto en producción para que tu modelo lo usen otras personas y no sabes cómo.
¿Cuál es el porcentaje de tiempo como data scientist que gastas en el despliegue de modelos de machine learning?
Las cifras nos indican que casi la mitad del tiempo se dedica a la parte de despliegue de algoritmos, ya que no es una parte sencilla.
Al principio podrías pensar que optimizar esto es un poco diferente, pero una vez te acostumbras, puedes reducir tanto tiempos como costos. A largo plazo, esto será tremendamente beneficioso para la empresa.
Los 4 casos de uso del despliegue de algoritmos
Existen cuatro posibilidades que determinan la forma de desplegar un algoritmo, en función de si queremos hacerlo por lotes o en tiempo real. También depende de cómo queramos tener disponibles los modelos que hagamos.
Si queremos que sean en tiempo real y bajo demanda, lo típico sería un análisis de streaming en tiempo real y aprendizaje en línea.
Si lo que queremos es que sea offline y bajo demanda, lo típico sería un microservicio o una REST API. Al final será una URL donde tengamos, por ejemplo, una aplicación móvil o una página web en la que se hacen consultas. Tenemos, por ejemplo, el sistema de recomendaciones de Adidas, que está hecho con un microservicio.
Y así, sucesivamente, podemos ver en la imagen cómo, dependiendo de nuestras necesidades, podemos usar un servicio u otro.
¿Qué sigue?
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