Cuando comencé a trabajar en proyectos de machine learning, uno de los mayores desafíos fue llevar los modelos desde el entorno de desarrollo hasta producción de manera eficiente y confiable. Fue entonces cuando descubrí MLOps, una disciplina que combina prácticas de desarrollo y operaciones para automatizar y escalar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático. En este artículo, te explicaré qué es MLOps, por qué es esencial y cómo implementarlo en tus proyectos.
¿Qué es MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) es un conjunto de prácticas que busca unificar el desarrollo y la operación de sistemas de machine learning, permitiendo una gestión eficiente y automatizada de todo el ciclo de vida de los modelos, desde su creación hasta su despliegue y monitoreo en producción .
Al igual que DevOps en el desarrollo de software, MLOps se enfoca en la colaboración entre equipos de ciencia de datos, ingeniería y operaciones para facilitar la integración continua, entrega continua y monitoreo continuo de modelos de machine learning.
¿Por qué es importante MLOps?
Implementar MLOps en tus proyectos de machine learning ofrece múltiples beneficios:
- Automatización del ciclo de vida: permite automatizar tareas repetitivas como el entrenamiento, validación y despliegue de modelos.
- Reproducibilidad: garantiza que los experimentos y resultados puedan ser replicados en diferentes entornos.
- Escalabilidad: facilita el manejo de múltiples modelos y versiones en producción.
- Monitoreo y mantenimiento: permite supervisar el rendimiento de los modelos en tiempo real y realizar ajustes cuando sea necesario.
- Colaboración: fomenta la colaboración entre equipos multidisciplinarios, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.
Según un informe de AWS, MLOps es fundamental para administrar de forma sistemática y simultánea el lanzamiento de nuevos modelos de ML con cambios en el código de la aplicación y los datos.
¿Cómo es el proceso de MLOps?
Realizar los procesos de mlpops no es darle a un botón. Antes de iniciar, debes pasar por tres pasos previos a la implementación de modelos de automatización: diseño, desarrollo del modelo de operaciones, y ejecución de las operaciones planteadas.
- Diseño: Ajuste de requerimientos, establecer las necesidades que tienen los usuarios y qué queremos cubrir, exploración de los datos, experimentación.
- Desarrollo del modelo: Desarrollo de un modelo funcional capacitado para pasar a producción.
- Operaciones: Despliegue, orquestación y automatización de entrenamientos, extracción de datos, etc.
Componentes clave de MLOps
Para implementar MLOps de manera efectiva, es importante considerar los siguientes componentes:
- Gestión de datos: incluye la recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos de manera eficiente y segura.
- Entrenamiento y validación de modelos: automatiza el proceso de entrenamiento y evaluación de modelos para garantizar su calidad.
- Despliegue continuo: permite implementar modelos en producción de forma rápida y confiable.
- Monitoreo y retroalimentación: supervisa el rendimiento de los modelos y recopila información para mejorar futuras versiones.
- Seguridad y cumplimiento: asegura que los modelos cumplan con las normativas y políticas de seguridad establecidas.
Herramientas populares en MLOps
Existen diversas herramientas que facilitan la implementación de MLOps en tus proyectos:
- MLflow: plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida de los modelos de machine learning.
- Kubeflow: proporciona una solución para desplegar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.
- TensorFlow Extended (TFX): ofrece una plataforma para el desarrollo y despliegue de pipelines de machine learning.
- Airflow: herramienta para la programación y monitoreo de flujos de trabajo.
¿Por qué empezar a aplicar MLOps en la actualidad?
En la actualidad, nos encontramos en un mundo orientado a datos, que está vinculado a la cantidad exponencialmente creciente de los mismos. Estos datos son recogidos digitalmente y de forma masiva y ayudan a los equipos de desarrollo, por lo que es necesario evaluar cuáles son de valor para la empresa y cuáles no.
Además, nos encontramos con la ascendente importancia de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos, que se deriva de esta tremenda cantidad de información generada.
Dependiendo de todos ellos, se pueden explotar de formas distintas, distinguiendo en capacidades (percepción, cognitivo y aprendizaje) y casos de uso (visión, audio, voz y lenguaje natural).
¿Qué debo tener en cuenta para usar MLOps?
Si vas a empezar un proyecto DevOps, necesitarás conocer cómo implementar estas operaciones de machine learning o mlopd, teniendo en cuenta tres aspectos: la calidad de los datos obtenidos, la degradación de los modelos de operaciones hasta el momento, y la localidad en la que están basados estos datos, como sigue a continuación:
- Calidad de los datos. Tras la recopilación de los datos, debes tener en cuenta de dónde vienen los datos, la calidad de estos, si son fiables según su procedencia y útiles para tu proyecto. Para ello, debes considerar los ciclos de vida de estos datos.
- Degradación de los modelos: Al cabo del tiempo, los modelos de machine learning que se llevan a cabo en la organización van perdiendo calidad, por lo que conviene innovar cada cierto tiempo para obtener mejores resultados.
- Localidad: En el momento de la preparación de conjuntos de datos, se están entrenando los modelos con unos datos específicos basados en una geografía.
Ejemplos reales de MLOps en la actualidad
Implementar MLOps no solo es una tendencia, sino una necesidad para muchas empresas que buscan implementar modelos de machine learning (ML) de manera efectiva y escalable. Existen varios ejemplos de empresas y proyectos que han aplicado MLOps de manera exitosa. A continuación, te proporciono algunos ejemplos reales que muestran cómo MLOps se lleva a cabo en distintos sectores.
1. Airbnb: Mejora de la predicción de precios
Airbnb, la popular plataforma de alquileres vacacionales, ha implementado MLOps para mejorar sus sistemas de predicción de precios. Su modelo de machine learning ayuda a estimar los precios óptimos para los anfitriones, basándose en varios factores, como la demanda, la ubicación y las características del inmueble.
- MLOps en acción: Airbnb utiliza una combinación de herramientas como Kubeflow y MLflow para automatizar y gestionar el ciclo de vida de sus modelos. Estos modelos se entrenan y validan en un entorno controlado, y luego se despliegan a producción de forma continua.
- Impacto: La implementación de MLOps ha permitido que Airbnb actualice sus modelos de precios con frecuencia, asegurando que las predicciones sean siempre precisas, incluso cuando los factores externos cambian rápidamente.
2. Netflix: Recomendaciones personalizadas
Netflix es conocido por su sistema de recomendaciones personalizadas, el cual se basa en complejos modelos de machine learning que predicen qué contenido le gustará más a cada usuario, dependiendo de su historial de visualización.
- MLOps en acción: Para gestionar sus modelos de recomendación, Netflix emplea herramientas como Apache Airflow y KubeFlow, que les permiten manejar de manera eficiente el entrenamiento de modelos, la validación de predicciones y el despliegue continuo de los mismos.
- Impacto: Gracias a MLOps, Netflix puede realizar actualizaciones frecuentes en sus modelos sin interrumpir la experiencia del usuario. Esto asegura que las recomendaciones sean siempre relevantes y personalizadas.
3. Uber: Predicción de demanda de viajes
Uber utiliza modelos de machine learning para predecir la demanda de viajes en diferentes áreas de la ciudad en tiempo real, lo que ayuda a optimizar la disponibilidad de conductores y mejorar la experiencia del usuario.
- MLOps en acción: Uber utiliza una infraestructura de Kubernetes y herramientas de TensorFlow Extended (TFX) para gestionar el ciclo de vida de sus modelos. Desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el entrenamiento y la implementación de modelos, MLOps les permite automatizar y optimizar todos los aspectos del proceso.
- Impacto: La capacidad de predecir la demanda en tiempo real ha permitido a Uber mejorar la eficiencia de sus servicios y reducir el tiempo de espera para los usuarios.
4. Spotify: Mejora de la experiencia del usuario
Spotify utiliza MLOps para gestionar sus sistemas de recomendaciones musicales y mejorar la experiencia del usuario. Su modelo sugiere canciones o listas de reproducción en función de los gustos previos del usuario, sus escuchas recientes y patrones de comportamiento similares de otros usuarios.
- MLOps en acción: Spotify hace uso de Google Cloud AI Platform y Kubeflow Pipelines para automatizar la implementación y el ciclo de vida de sus modelos. Esto les permite mejorar continuamente sus modelos sin que los usuarios noten interrupciones.
- Impacto: Las recomendaciones más precisas y personalizadas han aumentado la satisfacción de los usuarios, lo que ha resultado en una mayor retención y una mayor duración de la escucha en la plataforma.
5. Tesla: Diagnóstico de vehículos y optimización de la conducción autónoma
Tesla utiliza MLOps en sus sistemas de conducción autónoma para mejorar los modelos que procesan datos de sensores y cámaras en tiempo real. Los modelos ayudan a que los vehículos autónomos detecten obstáculos, predigan rutas y tomen decisiones de conducción.
- MLOps en acción: Tesla implementa MLOps mediante el uso de herramientas como TensorFlow y plataformas personalizadas para entrenar y validar sus modelos de conducción autónoma. Los modelos son continuamente actualizados y mejorados a medida que más datos son recolectados de los vehículos en el campo.
- Impacto: El uso de MLOps permite a Tesla mantener sus vehículos autónomos actualizados con las últimas mejoras en sus algoritmos, lo que resulta en una experiencia de conducción más segura y eficiente.
6. Facebook (Meta): Detección de contenido inapropiado
Facebook ha implementado MLOps para la detección automática de contenido inapropiado, como discursos de odio, desinformación o imágenes violentas, utilizando modelos de machine learning entrenados con grandes volúmenes de datos.
- MLOps en acción: Facebook utiliza una infraestructura basada en Kubernetes y herramientas como MLflow para gestionar el ciclo de vida de sus modelos de detección. Estos modelos se actualizan y despliegan continuamente para adaptarse a nuevas formas de contenido inapropiado.
- Impacto: La implementación de MLOps les permite a Facebook mantener sus modelos siempre actualizados y eficaces, mejorando la seguridad y la calidad del contenido en la plataforma.
Conclusión
Adoptar MLOps en tus proyectos de machine learning no solo mejora la eficiencia y confiabilidad del desarrollo y despliegue de modelos, sino que también permite escalar y mantener soluciones de inteligencia artificial de manera efectiva. Si estás interesado en profundizar en MLOps y adquirir habilidades prácticas en este campo, te invitamos a explorar nuestro Bootcamp IA. A través de una formación intensiva y práctica, aprenderás a implementar y gestionar modelos de machine learning en entornos reales, preparándote para enfrentar los desafíos actuales en el mundo de la inteligencia artificial. ¡Inscríbete ahora y lleva tu carrera al siguiente nivel!
Si quieres hacer un repaso a todos estos conceptos y ver ejemplos prácticos, aquí te dejamos el webinar de KeepCoding donde realizamos una introducción a MLOps:
