¿Qué son las plataformas MLOps y para qué sirven?

El machine learning ha trascendido hasta puntos inimaginables, de ahí que se haya vuelto necesario implementarlo en diferentes áreas, como en las plataformas MLOps, diseñadas para la automatización y optimización del ciclo de vida de los modelos en ML. Descubre en este post qué son las plataformas MLOps y cómo implemenntarlas.

¿Qué son las plataformas MLOps?

Las plataformas MLOps, también llamadas Machine Learning Operations, son un conjunto de herramientas y prácticas que permiten a las organizaciones gestionar de manera eficiente el ciclo de vida de los modelos de machine learning. Esto incluye desde la preparación de datos, el entrenamiento y la validación del modelo, hasta su despliegue y monitoreo en producción. Las plataformas MLOps combinan los principios de DevOps con las necesidades específicas del machine learning, creando así un entorno que facilita la colaboración entre científicos de datos, desarrolladores y equipos de operaciones.

En proyectos de machine learning la gestión de los modelos no se detiene una vez que se ha creado un modelo exitoso. Es necesario asegurarse de que el modelo sigue siendo relevante y preciso a medida que se incorporan nuevos datos. Además, la implementación en un entorno productivo requiere una serie de pasos automatizados que garantizan que el modelo funcione correctamente en el mundo real. Las plataformas MLOps automatizan estas tareas, permitiendo que los equipos se concentren en mejorar la calidad del modelo en lugar de preocuparse por el mantenimiento operativo.

Algunas funcionalidades de las plataformas MLOps

¿Qué pueden hacer las plataformas MLOps? ¡Veamos!:

1. Seguimiento de experimentos y gestión de modelos: Una de las funciones más importantes de las plataformas MLOps es el seguimiento de experimentos. Esta funcionalidad permite a los equipos de datos registrar todos los experimentos realizados, incluyendo los parámetros utilizados, los resultados obtenidos y los modelos generados. Herramientas como MLflow y Weights & Biases son ejemplos populares que facilitan esta tarea, permitiendo a los usuarios comparar y analizar diferentes versiones de modelos.
2. Orquestación y automatización de flujos de trabajo: Las plataformas MLOps también permiten la orquestación de flujos de trabajo complejos, que pueden incluir múltiples pasos como la preprocesamiento de datos, el entrenamiento del modelo, la validación y la implementación. Herramientas como Kubeflow y Prefect proporcionan capacidades avanzadas para automatizar estos flujos de trabajo, asegurando que cada etapa del proceso se ejecute de manera eficiente y sin errores.
3. Implementación y servicio de modelos: Una vez que se ha entrenado un modelo, es fundamental poder desplegarlo en un entorno productivo de manera rápida y confiable. Las plataformas MLOps permiten la implementación automatizada de modelos, facilitando la creación de APIs que pueden ser consumidas por otras aplicaciones. TensorFlow Serving y BentoML son ejemplos de herramientas que permiten desplegar modelos de machine learning con alta disponibilidad y escalabilidad.
4. Supervisión y mantenimiento continuo: Después de implementar un modelo, es crucial supervisar su rendimiento en tiempo real para asegurarse de que sigue proporcionando resultados precisos. Las plataformas MLOps incluyen herramientas de monitoreo que permiten detectar posibles degradaciones en el rendimiento del modelo, como la deriva de datos o la pérdida de precisión. Evidently y Fiddler son ejemplos de soluciones que ofrecen capacidades avanzadas de supervisión y alerta.
5. Control de versiones y reproducibilidad: El control de versiones es otra característica clave en las plataformas MLOps, permitiendo a los equipos gestionar diferentes versiones de datos, modelos y código de manera efectiva. Esto es esencial para garantizar la reproducibilidad de los experimentos y para mantener un historial completo de todos los cambios realizados durante el ciclo de vida del modelo.

¿Qué de bueno puedes sacar al utilizar plataformas MLOps?

Existen diferentes ventajas que puedes obtener al usar plataformas MLOps. Veamos algunas:

• Automatización y eficiencia: Al automatizar tareas repetitivas y tediosas, las plataformas MLOps permiten a los equipos de ciencia de datos y desarrollo centrarse en tareas más estratégicas, como la mejora de modelos o la experimentación con nuevas técnicas.
• Escalabilidad: Las plataformas MLOps están diseñadas para gestionar proyectos de machine learning a gran escala, permitiendo a las organizaciones desplegar y mantener cientos de modelos de manera simultánea sin perder calidad ni eficiencia.
• Mejora de la colaboración: Al integrar todos los aspectos del ciclo de vida del machine learning en una sola plataforma, las MLOps mejoran la colaboración entre equipos. Científicos de datos, desarrolladores y operadores pueden trabajar juntos de manera más efectiva, reduciendo los errores y acelerando el tiempo de comercialización.
• Reducción de costos: La automatización y la mejora en la eficiencia operativa que proporcionan las plataformas MLOps se traducen en una reducción significativa de costos. Al mismo tiempo, la capacidad para detectar y corregir problemas rápidamente evita costosos errores en producción.

Ejemplos de plataformas MLOps

Algunas de las plataformas MLOps más conocidas son:

• AWS SageMaker: AWS SageMaker es una plataforma MLOps integral que ofrece herramientas para cada etapa del ciclo de vida del machine learning. Desde la preparación de datos hasta la implementación y monitoreo, SageMaker facilita la creación de modelos de machine learning a gran escala con una integración perfecta con otros servicios de AWS.
• Google Vertex AI: Vertex AI de Google es otra plataforma líder en el espacio MLOps. Ofrece una experiencia unificada para entrenar, desplegar y supervisar modelos de machine learning, y es especialmente conocida por su integración con AutoML, lo que permite a los usuarios crear modelos sin necesidad de experiencia en codificación.
• Azure Machine Learning: Azure Machine Learning de Microsoft es una plataforma que ofrece capacidades avanzadas de MLOps, incluyendo la gestión de experimentos, el control de versiones, la orquestación de flujos de trabajo y la supervisión de modelos en producción. Es ideal para empresas que ya están utilizando el ecosistema de Microsoft y buscan una integración fluida.

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