MLOps: DevOps para flujos de trabajo de ML optimizados

En el mundo actual, impulsado por los datos, el aprendizaje automático abre un enorme potencial para que las empresas optimicen los procesos, la toma de decisiones y la innovación. 

Pero el uso con éxito de modelos de ML en entornos productivos requiere algo más que el desarrollo de algoritmos de alto rendimiento. Se trata de integrar a la perfección el aprendizaje automático en el ciclo de vida de desarrollo de software y garantizar flujos de trabajo de ML eficientes, fiables y escalables.

Aquí es donde entra en juego MLOps, un subcampo emergente de la DevOpsque se dedica precisamente a este fin. MLOps combina los principios y prácticas de DevOps con los requisitos específicos del aprendizaje automático. Proporciona a las organizaciones las herramientas, tecnologías y métodos para desarrollar, entrenar, desplegar y gestionar eficazmente modelos de ML.

Tanto si eres un científico de datos, un desarrollador o un miembro del equipo de operaciones, este artículo te proporcionará información valiosa sobre cómo integrar eficazmente MLOps en tus flujos de trabajo para aprovechar todo el potencial de tus modelos ML. 

definición de mlops

MLOps: Definición

MLOps, como subcampo de DevOps, se ocupa de la integración perfecta del aprendizaje automático en todo el proceso de desarrollo. Ciclo de vida del desarrollo de software. Se centra en el despliegue, la gestión y la supervisión eficientes y escalables de modelos de ML en entornos de producción. 

MLOps incluye prácticas como la integración y el despliegue continuos de modelos ML, el versionado y la validación automatizados de modelos, la implementación de la supervisión y depuración de modelos, y la orquestación de Canalización de datos

Promueve la cooperación entre Científicos de datosLos desarrolladores y los equipos de operaciones garantizan la agilidad y la fiabilidad de las operaciones de los modelos de ML. 

El objetivo de MLOps es crear procesos repetibles, reproducibles y controlados para el desarrollo y la implantación de ML. Favorece la ampliación de los modelos de ML y permite su mejora continua a través de bucles de retroalimentación e iteraciones de modelos. 

MLOps también tiene en cuenta aspectos como la protección de datos, la seguridad y la gobernanza en relación con el tratamiento de datos sensibles en aplicaciones de ML. 

Ayuda a garantizar el rendimiento, la estabilidad y la capacidad de mantenimiento de los modelos de ML en entornos de producción, lo que permite un uso eficaz del aprendizaje automático en diversos sectores.

MLOps vs. AIOps

A diferencia de MLOps, AIOps es, como Definido por Gartnerun paradigma tecnológico que utiliza algoritmos avanzados basados en el aprendizaje automático. El objetivo es automatizar y optimizar diversos procesos operativos de TI, incluidos, entre otros, la correlación de eventos, la detección de anomalías y la determinación de la causalidad. 

Mediante la integración de estos componentes dinámicos, AIOps pretende agilizar las operaciones, mejorar la eficiencia del sistema y abordar de forma proactiva los posibles problemas, apoyando la mejora continua del servicio y mitigando los riesgos operativos.

Importancia de DevOps para el ciclo de vida de ML

La importancia de DevOps para el ciclo de vida de ML radica en el despliegue, la gestión y el escalado eficientes y fiables de los modelos de ML en entornos de producción. 

Los principios y prácticas de DevOps permiten una integración perfecta del ML en el proceso general de desarrollo de software y abordan retos específicos del ML:

Despliegue más rápido

DevOps permite acelerar la entrega de modelos de ML mediante la creación de procesos automatizados para la formación, validación, integración y despliegue de modelos. 

Esto permite implantar modelos más rápidamente en entornos productivos.

Integración y despliegue continuos (CI/CD): DevOps permite la integración de modelos de ML en los conductos CI/CD existentes. Esto permite que los modelos se prueben, validen y desplieguen continuamente en entornos de producción.

Escalabilidad

Las prácticas de DevOps apoyan el escalado de los modelos de ML para seguir el ritmo de los crecientes volúmenes de datos y requisitos. 

Esto incluye el uso de infraestructuras escalables, como plataformas en la nube, para ampliar la potencia y los recursos informáticos para el entrenamiento y la inferencia de modelos.

Supervisión de modelos y resolución de problemas

DevOps proporciona mecanismos para supervisar el rendimiento de los modelos de ML con el fin de detectar anomalías o degradaciones en una fase temprana. Esto permite identificar y corregir rápidamente los errores para garantizar la calidad y fiabilidad de los modelos.

Versiones automatizadas de modelos

Las prácticas DevOps permiten una gestión eficaz de las versiones de los modelos. 

El seguimiento automatizado de los cambios y la trazabilidad de las versiones del modelo facilitan la gestión del mismo y su reversión cuando sea necesario.

Cooperación entre equipos

DevOps promueve la colaboración entre los científicos de datos, los desarrolladores y los equipos de operaciones. 

Esto permite combinar los conocimientos de distintas áreas para gestionar eficazmente todo el ciclo de vida del ML y reducir la dependencia de las personas.

Repetibilidad y reproducibilidad

DevOps favorece la repetibilidad y reproducibilidad de los experimentos y flujos de trabajo de ML. 

Los procesos automatizados y el control de versiones garantizan que los experimentos y las sesiones de formación sean coherentes y reproducibles.

La aplicación de los principios de DevOps al ciclo de vida de ML permite un desarrollo y despliegue eficientes y fiables de los modelos de ML, lo que a su vez conduce a mejores resultados, una innovación más rápida y un uso optimizado del aprendizaje automático.

mlops mejores prácticas

Conceptos clave y mejores prácticas en MLOps

En MLOps, hay varios conceptos clave y mejores prácticas que ayudan a crear flujos de trabajo de ML eficientes y fiables. 

Estos son algunos conceptos importantes y buenas prácticas:

  1. Automatización de flujos de trabajo de ML: La automatización de los flujos de trabajo de ML es un concepto central en MLOps. Incluye la automatización de pasos como la limpieza de datos, la ingeniería de características, la formación de modelos, la validación, el despliegue y la supervisión. La automatización aumenta la eficiencia y reduce la propensión a errores.
  2. Integración y despliegue continuos (CI/CD): La aplicación de prácticas de CI/CD al ciclo de vida de ML permite la integración, validación y despliegue continuos y automatizados de modelos de ML. Esto permite que los modelos se iteren más rápido y que los errores se detecten antes.
  3. Versionado y gestión de modelos: El control y la gestión cuidadosos de las versiones de los modelos de ML son importantes para garantizar la transparencia, la trazabilidad y la capacidad de retroceso. Esto incluye el seguimiento de las versiones del modelo, los metadatos y los datos utilizados, así como la documentación de los cambios.
  4. Escalado de cargas de trabajo de ML: La escalabilidad es un concepto esencial en MLOps para seguir el ritmo de los crecientes volúmenes de datos y requisitos. Las infraestructuras escalables, como las plataformas en la nube o las tecnologías de contenedorización, permiten la elasticidad de recursos para el entrenamiento y la inferencia de modelos de ML.
  5. Supervisión de modelos y resolución de problemas: La supervisión continua del rendimiento de los modelos de ML es fundamental para detectar a tiempo anomalías, desviaciones o degradaciones. Las herramientas de supervisión y las métricas ayudan a identificar problemas y corregir errores rápidamente.
  6. Reproducibilidad experimental: La reproducibilidad de los experimentos de ML es importante para poder reproducir y comparar los resultados. Esto incluye el uso del control de versiones para el código, los datos y los hiperparámetros, así como la documentación de entornos y configuraciones.
  7. Seguridad y protección de datos: Los aspectos de seguridad y protección de datos son de gran importancia en las MLOps. Hay que tener en cuenta el tratamiento de datos sensibles, garantizar las normas de protección de datos y aplicar mecanismos de seguridad como el control de acceso y el cifrado.
  8. Cooperación entre equipos: La colaboración entre científicos de datos, desarrolladores, equipos de operaciones y otras partes interesadas es fundamental. La comunicación periódica, la transferencia de conocimientos y la estrecha colaboración permiten una aplicación eficaz de las prácticas MLOps.

Estos conceptos clave y buenas prácticas ayudan a las organizaciones a optimizar sus flujos de trabajo de ML, aumentar la eficiencia, asegurar la fiabilidad y garantizar la escalabilidad de los modelos de ML en entornos de producción.

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Herramientas y tecnologías en la implantación de MLOps

Existen varias herramientas y tecnologías relevantes en la implantación de MLOps. 

Estos son, por ejemplo:

Contenedores

Herramientas como Docker permiten empaquetar modelos de ML, dependencias y entornos en contenedores para garantizar una ejecución coherente y portátil en distintos entornos. 

Los sistemas de orquestación de contenedores como Kubernetes facilitan el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores.

Control de versiones

Los sistemas de control de versiones como Git permiten gestionar y seguir los cambios en el código, los archivos de configuración, los pesos de los modelos y otros artefactos. 

Esto facilita el trabajo en equipo, la reproducibilidad de los experimentos y la trazabilidad de las versiones de los modelos.

Integración continua/implantación continua (CI/CD)

Las herramientas de CI/CD como Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions o CircleCI permiten la automatización de compilaciones, pruebas, pasos de validación y despliegues de modelos de ML. Apoyan la integración continua y el despliegue de modelos en entornos productivos.

Plataformas en la nube

Las plataformas en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure, ofrecen diversos servicios y recursos para escalar, almacenar, procesar y desplegar modelos de ML. 

Permiten el uso de recursos computacionalmente intensivos y proporcionan herramientas para la gestión de modelos, la supervisión y la resolución de problemas.

Supervisión automatizada de modelos y resolución de problemas

Existen herramientas especializadas como Prometheus, Grafana o TensorBoard que facilitan la monitorización y visualización del rendimiento de los modelos ML. 

Ayudan a detectar anomalías, desviaciones o errores y permiten una rápida localización de averías.

Canalización de datos y gestión de flujos de trabajo

Herramientas como Apache Airflow o Kubeflow Pipelines soportan la creación y gestión de complejos pipelines de datos y flujos de trabajo. 

Permiten automatizar los pasos del procesamiento de datos, la extracción de características, la formación de modelos y la implantación.

Registro y gestión de modelos

Plataformas especializadas como MLflow, TensorBoard o Neptune.ai permiten el registro, la gestión y el seguimiento de modelos, métricas, experimentos e hiperparámetros. 

Proporcionan un punto central de contacto para la organización y documentación de los modelos.

Transferencia e inferencia de modelos

Herramientas como TensorFlow Serving, ONNX o Seldon permiten el despliegue y escalado de modelos ML para inferencia en entornos productivos. 

Proporcionan interfaces e infraestructura para la inferencia de modelos y facilitan la integración en aplicaciones y servicios.

La elección de herramientas y tecnologías depende de los requisitos específicos del proyecto y de la infraestructura utilizada. Es importante evaluar y seleccionar las herramientas que mejor se adapten a las prácticas y la infraestructura de MLOps de la organización.

Retos y soluciones en la implantación de MLOps

A la hora de implantar MLOps pueden surgir varios retos. He aquí algunos de los más comunes y sus posibles soluciones:

Complejidad de los flujos de trabajo de ML

La implantación de MLOps requiere la integración de varios pasos y herramientas, como la limpieza de datos, la ingeniería de características, la formación de modelos, la validación, la implantación y la supervisión. La complejidad de estos flujos de trabajo puede suponer un reto.

Solución: Una opción es utilizar la automatización y orquestación de flujos de trabajo de ML mediante herramientas como Airflow o Kubeflow Pipelines. Esto permite una ejecución eficiente y estandarizada de los flujos de trabajo.

Versionado y gestión de modelos

Gestionar las versiones de los modelos y hacer un seguimiento de los cambios puede resultar difícil, sobre todo cuando varios equipos trabajan en los modelos al mismo tiempo o es necesario hacer un seguimiento de los cambios en los modelos en producción.

Solución: El uso de sistemas de control de versiones como Git para el código, los archivos de configuración y los pesos del modelo permite un versionado eficaz del modelo. Es importante establecer procesos claros para gestionar y documentar las versiones de los modelos.

Ampliación y gestión de recursos

El escalado de las cargas de trabajo de ML y el uso eficiente de los recursos pueden suponer un reto, especialmente con grandes conjuntos de datos y modelos complejos.

Solución: Las plataformas en la nube proporcionan recursos y servicios escalables para el entrenamiento y la inferencia de modelos de ML. El uso de tecnologías de contenedorización como Docker y de sistemas de orquestación como Kubernetes permite escalar los modelos en múltiples recursos y hacer un uso eficiente de la potencia de cálculo.

Supervisión de modelos y resolución de problemas

Supervisar el rendimiento de los modelos ML y detectar anomalías o errores en tiempo real puede resultar complicado.

Solución: La integración de herramientas de supervisión y métricas en el flujo de trabajo de MLOps permite una supervisión continua del rendimiento del modelo. Se pueden configurar cuadros de mando y alertas para detectar anomalías y resolver errores rápidamente.

Cooperación entre equipos

La colaboración entre los científicos de datos, los desarrolladores y los equipos de operaciones puede resultar complicada debido a las diferencias de conocimientos y formas de trabajar.

Solución: Establecer una cultura de colaboración e intercambio de conocimientos es fundamental. Las reuniones periódicas, una comunicación clara y el uso de herramientas y plataformas compartidas contribuyen a facilitar la colaboración.

Seguridad y protección de datos

Proteger los datos sensibles y garantizar la seguridad de los modelos de ML son aspectos importantes a la hora de implantar MLOps.

Solución: La aplicación de mecanismos de seguridad como el control de acceso, el cifrado y la anonimización de datos, así como la consideración de las directrices de protección de datos, son cruciales. Los aspectos de seguridad y protección de datos deben integrarse en el flujo de trabajo de MLOps desde el principio.

Los retos de la implantación de MLOps pueden variar en función del proyecto y de la empresa. Es importante identificar estos retos desde el principio y desarrollar enfoques adecuados para garantizar un flujo de trabajo MLOps sin problemas.

fondo verde con logotipo konfuzio

Konfuzio: Aplicación simplificada de MLOps en el tratamiento de documentos

Konfuzio como empresa ofrece soluciones que facilitan la implantación de MLOps. Konfuzio se ha especializado en la automatización de Tratamiento de documentos y el aprendizaje automático y ofrece una plataforma que ayuda a las empresas a extraer y analizar datos estructurados y no estructurados de distintos tipos de documentos.

Konfuzio puede ayudar a optimizar el ciclo de vida del LD proporcionando herramientas y tecnologías que mejoran la eficacia y precisión del procesamiento de documentos. Esto puede automatizar la extracción y clasificación de información de documentos como facturas, contratos o informes médicos.

Al combinar las tecnologías Konfuzio con las prácticas MLOps, las organizaciones pueden hacer que sus flujos de trabajo de ML sean fluidos, desde la extracción de datos y la formación de modelos hasta el despliegue y la supervisión. 

Konfuzio contribuye así a facilitar la implantación de MLOps en materia de tratamiento de documentos y a aumentar la productividad y eficacia de las empresas.

Conclusión: MLOps como factor de éxito para el uso eficaz del aprendizaje automático

MLOps se ha establecido como un subconjunto crítico de DevOps, que permite la integración perfecta del aprendizaje automático en el ciclo de vida de desarrollo de software. Mediante la aplicación de prácticas y tecnologías MLOps, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia, escalabilidad y fiabilidad de sus flujos de trabajo de ML.

La automatización de los flujos de trabajo de ML, la integración y el despliegue continuos (CI/CD), el versionado de modelos, el escalado de modelos de ML, la supervisión de modelos y la resolución de problemas son algunos de los conceptos clave y las mejores prácticas en MLOps. 

El uso de herramientas y tecnologías pertinentes, como la contenedorización, el control de versiones, las plataformas en la nube y las herramientas de supervisión, es crucial para implantar con éxito MLOps.

La adopción de MLOps permite a las organizaciones desarrollar, desplegar y gestionar modelos ML de forma más eficiente. De este modo, se reducen los tiempos de despliegue, se aumenta la agilidad y se mejoran los resultados. MLOps es un paso importante para aprovechar plenamente el valor del aprendizaje automático en todos los sectores e impulsar la innovación.

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