Qué es MLOps
MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es un conjunto de prácticas que automatiza el proceso de creación, implementación y mantenimiento de modelos de machine learning. Básicamente, aplica los principios de DevOps de colaboración y automatización al ciclo de vida del machine learning, incluidos los modelos de capacitación, pruebas, implementación y monitoreo.
El objetivo de MLOps es asegurar que los modelos de aprendizaje automático sean confiables, eficientes y ofrezcan valor en el mundo real. Ayuda a las organizaciones a implementar sin problemas modelos de aprendizaje automático en la producción y a mantenerlos funcionando de manera eficaz.
¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje automático es un campo de inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar programadas explícitamente. Implica el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas realizar tareas específicas de manera efectiva mediante el análisis de datos, la identificación de patrones y la toma de predicciones o decisiones.
La idea clave detrás del aprendizaje automático como parte de las soluciones de IA es crear programas que puedan acceder a los datos, aprender de ellos y luego usar ese aprendizaje para tomar decisiones informadas o hacer predicciones sin depender de la programación basada en reglas.
El aprendizaje automático abarca una variedad de enfoques, cada uno con sus fortalezas y aplicaciones. Estos son algunos tipos comunes:
Aprendizaje supervisado
En este enfoque, se etiquetan los datos utilizados para la formación. Imaginen mostrar un algoritmo de aprendizaje automático miles de imágenes de gatos y perros, con cada imagen claramente etiquetada. Esto permite que el algoritmo aprenda las características que distinguen a los gatos de los perros y luego aplique ese conocimiento para identificar imágenes nuevas e invisibles.
Aprendizaje sin supervisión
Aquí, los datos no tienen etiqueta. El algoritmo de aprendizaje automático debe encontrar de forma independiente patrones y relaciones dentro de los datos. Esto puede resultar útil para tareas como la detección de anomalías o el agrupamiento de datos.
Aprendizaje de refuerzo:
Este método implica entrenar un algoritmo mediante un proceso de prueba y error. El algoritmo interactúa con un entorno simulado y recibe recompensas por los comportamientos deseados, lo que le permite aprender estrategias óptimas con el tiempo.
Machine learning en el contexto de la IA
La Inteligencia Artificial, en su núcleo, es la ciencia de la creación de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas van desde la resolución de problemas y la toma de decisiones hasta el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas. La IA abarca muchas técnicas y metodologías, entre las cuales el Machine Learning ha surgido como una herramienta particularmente potente y versátil. La idea fundamental detrás de la ML es que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Machine Learning acelera la evolución de la IA al ofrecer un enfoque más dinámico para el análisis de datos. Esta capacidad permite que los sistemas de IA se adapten a las nuevas circunstancias y mejoren con el tiempo, lo que es crucial para las aplicaciones que requieren actualizaciones frecuentes o que tratan con conjuntos de datos complejos y variables.
A través de sus algoritmos de aprendizaje, los modelos XML pueden procesar grandes volúmenes de datos a una velocidad y escala inalcanzables para los analistas humanos. Esta eficiencia es la razón por la que ML se ha convertido en la columna vertebral de muchos sistemas de IA contemporáneos, impulsando avances en campos tan diversos como la salud, las finanzas, los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes.
El ML es un área de enfoque importante en la IA y es parte de un ecosistema más amplio de tecnologías de IA, que incluye el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la robótica. El aprendizaje profundo, un subconjunto de la LDM, impulsa tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y voz a través de redes neuronales que imitan las funciones del cerebro humano.
La PNL, que permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano, a menudo aprovecha el lenguaje XML para mejorar los algoritmos. En robótica, los algoritmos ML ayudan a los robots a aprender de su entorno y experiencias, mejorando su autonomía. Esta interdependencia ilustra cómo el lenguaje XML no sólo se beneficia de otros dominios de IA, sino que también contribuye a su avance.
¿Cómo funciona MLOps?
El ciclo de vida de MLOps consta de cuatro ciclos primarios. Cada ciclo establece el escenario para la ejecución exitosa de operaciones de aprendizaje automático. Los cuatro ciclos o etapas son:
Ciclo de datos:
Esto implica la recopilación y preparación de datos para el entrenamiento del modelo ML. Los datos brutos se recopilan de varias fuentes y técnicas como la ingeniería de características los transforman y organizan en datos etiquetados listos para la capacitación de modelos.
Ciclo del modelo:
En este ciclo, el modelo ML se entrena utilizando los datos preparados. Es fundamental realizar un seguimiento de las distintas versiones del modelo a medida que avanza en el ciclo de vida, lo que se puede hacer con herramientas como MLflow.
Ciclo de desarrollo:
El modelo capacitado se desarrolla, prueba y valida para garantizar que esté listo para su implementación en un entorno de producción. Las canalizaciones de integración continua automatizada/entrega continua (CI/CD) pueden reducir las tareas manuales.
Ciclo de funcionamiento:
Este proceso de monitoreo garantiza que el modelo de producción siga funcionando bien y que se vuelva a entrenar según sea necesario para mejorar con el tiempo. MLOps puede volver a entrenar automáticamente el modelo según una programación o cuando las métricas de rendimiento caen por debajo de un umbral.
Principios básicos detrás de MLOps
MLOps se basa en una base de principios básicos que garantizan la confiabilidad, la eficiencia y la escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático en el mundo real. He aquí un desglose de algunos principios fundamentales:
Automatización
Un principio básico de MLOps es la automatización de tareas repetitivas a lo largo del ciclo de vida del machine learning. Esto incluye la administración de la canalización de datos, capacitación de modelos, pruebas, implementación y monitoreo. La automatización minimiza los errores humanos y libera a los científicos de datos para que se concentren en tareas de mayor nivel, como el desarrollo y la mejora de modelos.
Control de versiones y reproducibilidad:
MLOps enfatiza el seguimiento de cada cambio realizado en los datos, el código y los modelos. Esto permite hacer rollbacks fáciles a versiones anteriores si es necesario y asegura que los experimentos sean reproducibles. Todos los miembros del equipo pueden comprender el linaje del modelo y cómo se desarrolló.
Integración y entrega continuas (CI/CD):
El MLOps moderno se integra con las herramientas de desarrollo utilizadas por los científicos de datos. Cuando se realizan cambios, las pruebas automatizadas garantizan que todo funcione como se espera. Esto detecta errores al principio del ciclo de desarrollo y evita que los problemas retrasen la implementación.
Colaboración:
MLOps fomenta la colaboración entre los equipos de ciencias de datos, ingeniería y operaciones. Al optimizar los flujos de trabajo y proporcionar una visibilidad compartida del ciclo de vida del modelo, MLOps rompe los silos y garantiza que todos trabajen hacia el mismo objetivo.
Bucles de monitorización y retroalimentación:
El proceso MLOps monitorea continuamente el performance de los modelos implementados. Realiza un seguimiento de métricas como precisión, equidad y posibles sesgos. Si algo sale mal, se activan alertas, lo que provoca una investigación y permite acciones correctivas. Este ciclo de retroalimentación es crucial para mantener el rendimiento del modelo y adaptarse a los cambios del mundo real.
Control y cumplimiento de normas:
También es esencial que MLOps haga cumplir las políticas y procedimientos en torno al desarrollo e implementación de modelos. Esto garantiza el cumplimiento de las normas de equidad, explicabilidad y privacidad de los datos. Las herramientas de MLOps pueden rastrear el origen de los datos utilizados para entrenar modelos y documentar el proceso de toma de decisiones para las auditorías.
Escalabilidad y eficiencia:
Las prácticas de MLOps aseguran que todo el pipeline de machine learning pueda manejar volúmenes de datos crecientes y una creciente complejidad del modelo. Esto implica el uso de infraestructuras basadas en la nube y tecnologías de contenedorización para la utilización eficiente de los recursos y la implementación de modelos en varios entornos.
¿Cuáles son los beneficios de MLOps?
MLOps ofrece una gama de beneficios que optimizan el ciclo de vida del machine learning y liberan el verdadero potencial de sus modelos. La automatización de tareas repetitivas como la preparación, capacitación e implementación de datos libera a los científicos de datos para un trabajo más estratégico. Las prácticas de CI/CD aceleran el desarrollo al detectar los errores en forma temprana y garantizar implementaciones sin problemas. Esto se traduce en un menor tiempo de obtención de valor para sus proyectos de aprendizaje automático.
También fomenta la colaboración entre los equipos de ciencias de datos, ingeniería y operaciones. Las herramientas y procesos compartidos brindan a todos visibilidad del ciclo de vida del modelo, lo que conduce a una mejor comunicación y flujos de trabajo optimizados.
Las prácticas de MLOps, como la contenedorización y la infraestructura basada en la nube, le permiten manejar volúmenes de datos cada vez mayores y una creciente complejidad del modelo. Esto le permite escalar sus esfuerzos de aprendizaje automático de manera efectiva a medida que evolucionan sus necesidades.
Los equipos que utilizan MLOps en lugar de otra ruta hacia el éxito del aprendizaje automático también disfrutan de que MLOps aplica políticas y procedimientos en torno al desarrollo e implementación de modelos. Esto garantiza que sus modelos cumplan con las regulaciones de equidad, explicabilidad y privacidad de los datos. Las herramientas de MLOps pueden rastrear el linaje de datos y documentar los procesos de toma de decisiones para las auditorías.
En conjunto, entre la automatización de tareas y la optimización de la utilización de recursos con las prácticas de MLOps, los equipos que usan MLOps ven que esto genera ahorros de costos significativos. Además, al detectar los errores en forma temprana e implementar modelos de alta calidad, puede evitar costosos problemas de reprocesamiento y performance en el futuro.
Por último, MLOps facilita un ciclo de retroalimentación en el que los modelos implementados se monitorean continuamente. Esto le permite identificar la degradación del rendimiento, la desviación de datos o los posibles sesgos. Abordar estos problemas de manera proactiva garantiza que sus modelos sigan siendo relevantes y ofrezcan resultados óptimos con el tiempo.
Cómo implementar MLOps
Las organizaciones deben comenzar por establecer la infraestructura necesaria para implementar MLOps. Esto incluye el uso de un sistema de control de versiones para administrar artefactos de código, datos y modelos, la implementación de una canalización de CI/CD para automatizar la creación, prueba e implementación de modelos, la implementación de un registro de modelos para almacenar y entrenar modelos con versiones, y la configuración de supervisión y alertas para realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos en producción.
A continuación, las organizaciones deben definir sus flujos de trabajo de MLOps. Esto implica el establecimiento de un proceso incremental iterativo para diseñar, desarrollar y operar aplicaciones XML, la automatización de la canalización de ML end-to-end (incluida la preparación de datos, capacitación, evaluación e implementación de modelos) y la implementación de procesos de actualización de modelos y reentrenamiento continuo basados en monitoreo de producción.
Por último, las organizaciones deben adoptar las mejores prácticas de MLOps, como el uso de la contenedorización para garantizar entornos de desarrollo e implementación consistentes, la implementación de pruebas rigurosas en cada etapa de la canalización de ML, el mantenimiento de un almacén de características para administrar y editar las características de datos de entrada, el aprovechamiento de las plataformas o herramientas de MLOps para simplificar la implementación y el fomento de la colaboración entre los científicos de datos, los ingenieros de ML y los equipos de DevOps.
¿Cuáles son los desafíos en torno a MLOps?
La implementación de MLOps, aunque increíblemente beneficiosa, conlleva desafíos únicos. Las cuestiones relacionadas con los datos constituyen un obstáculo importante. Garantizar la calidad de los datos en toda la canalización es primordial, ya que los datos deficientes conducen a modelos de bajo rendimiento y potencialmente dañinos. Además, la administración del control de versiones de datos para procesos de control y reproducibilidad de modelos para manejar la seguridad, la privacidad y las preocupaciones éticas son todas partes complejas del rompecabezas de MLOps.
La falta de personal cualificado también crea obstáculos. MLOps exige expertos interfuncionales en ciencia de datos, ingeniería de software y principios de DevOps. Encontrar a estas personas puede ser bastante complicado. Más allá de eso, el éxito de MLOp realmente depende de fomentar la colaboración entre equipos históricamente aislados.
Romper las barreras entre los científicos de datos, los desarrolladores y el personal de operaciones mientras se alinean con las metas y los procesos requiere un cambio cultural consciente dentro de las organizaciones.
Los modelos de monitoreo después de la implementación es otra área que suele descuidarse. El mundo real es dinámico y el rendimiento de un modelo se degradará con el tiempo debido a la deriva del concepto.
Se necesitan mecanismos y sistemas de supervisión proactivos para recopilar los comentarios de los usuarios a fin de garantizar que los modelos se mejoren continuamente y estén alineados con sus necesidades empresariales. Por último, la experimentación y la reproducibilidad pueden volverse complejas. El seguimiento de la multitud de experimentos, variaciones en los datos y resultados asociados es esencial para comprender el proceso de desarrollo del modelo y optimizar las actualizaciones futuras.
Si bien no se deben subestimar estos desafíos, se pueden sortear con éxito. Invertir en plataformas especializadas de MLOps, proporcionar oportunidades de capacitación para el personal existente y priorizar una comunicación y colaboración claras entre los equipos ayudan a allanar el camino para una implementación más fluida de MLOps.
Comprender la diferencia entre MLOps y DevOps
La diferencia crítica entre DevOps y MLOps es que MLOps se centra específicamente en los desafíos únicos de implementar y administrar modelos de aprendizaje automático en la producción. En contraste, DevOps es un conjunto más amplio de prácticas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de software.
Mientras que tanto DevOps como MLOps pretenden cerrar la brecha entre el desarrollo y las operaciones, MLOps agrega consideraciones adicionales específicas para el aprendizaje automático. Estos incluyen la administración de los datos utilizados para entrenar modelos, la validación del performance de los modelos y el monitoreo de modelos para la degradación del performance a lo largo del tiempo como los datos del mundo real a los que están expuestos a los cambios.
En una canalización de DevOps, el enfoque está en automatizar la creación, pruebas e implementación de aplicaciones de software. En una canalización de MLOps, los pasos adicionales para la preparación de datos, la capacitación de modelos y la evaluación de modelos deben automatizarse e integrarse con el proceso de implementación.
Otra diferencia clave es la necesidad de que los MLOps incorporen principios de IA responsables y éticos. Asegurar que los modelos de aprendizaje automático se comporten de manera imparcial y transparente es una preocupación crítica que es menos prominente en el desarrollo de software tradicional.
Mientras que DevOps y MLOps comparten muchos principios comunes en torno a la colaboración, la automatización y la mejora continua, MLOps introduce complejidades adicionales en torno a los datos, los modelos y la gobernanza de modelos que requieren herramientas y prácticas especializadas más allá de lo que se encuentra normalmente en un entorno DevOps.
Ejemplos de MLOps
MLOps es utilizado por las empresas grandes y pequeñas. Por ejemplo, un banco líder implementó MLOps para agilizar su proceso de incorporación de clientes. El banco utilizó modelos XML para automatizar la verificación de la información del cliente y detectar fraudes en tiempo real. Esto mejoró la experiencia del cliente a medida que el proceso de incorporación se hizo más rápido y eficiente. El banco también redujo el riesgo de fraude, lo que aumentó la confianza de los clientes.
De la misma manera, una gran empresa minorista utilizó MLOps para mejorar su administración de la cadena de suministro. La empresa utilizó modelos ML para predecir la demanda de productos y optimizar la asignación de recursos en sus almacenes. Esto dio como resultado una mejor precisión de pronóstico de la demanda, una reducción de los residuos y una mayor eficiencia en la cadena de suministro.
Los MLOps también ayudan con la atención médica. Un proveedor de atención médica utilizó MLOps para mejorar los resultados de los pacientes. El proveedor utilizó modelos ML para analizar los datos de los pacientes e identificar a los pacientes con riesgo de eventos adversos. Esta información se utilizó para intervenir y prevenir eventos adversos, y el proveedor observó una mejora significativa en los resultados de los pacientes como resultado.
Una gran empresa de logística utilizó MLOps con Google Cloud AI Platform para optimizar sus procesos de cadena de suministro. La empresa desarrolló e implementó modelos XML que podían predecir con precisión la demanda, optimizar las rutas y reducir los tiempos de entrega. Esto mejoró la eficiencia general de la cadena de suministro y redujo los costos.
Estos ejemplos demuestran cómo las organizaciones de todas las industrias han aprovechado MLOps para optimizar sus flujos de trabajo de machine learning, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer un valor real para el negocio.
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