¿Qué es MLOps?

Las operaciones de machine learning (MLOPS) son un conjunto de prácticas que agilizan el desarrollo, el despliegue y el mantenimiento continuo de los modelos y flujos de trabajo de machine learning. MLOps, un subcampo de la inteligencia artificial (IA), es una cruza entre el machine learning (ML), las operaciones de desarrollo (DevOps) y la ingeniería de datos. Combina el desarrollo de modelos de machine learning de extremo a extremo con el despliegue y las operaciones del sistema de machine learning. Esta práctica es un esfuerzo colaborativo entre científicos de datos, ingenieros de DevOps y TI, a fin de garantizar que los sistemas de machine learning sean confiables, seguros y escalables.

Los sistemas de machine learning ahora son omnipresentes en la mayoría de las prácticas tecnológicas. Permiten las analíticas predictivas, automatizan la toma de decisiones y ayudan a impulsar la productividad y la innovación en todas las industrias a través del papel que desempeñan en todo, desde la observabilidad hasta la ciberseguridad y las personalizaciones. El despliegue de modelos de machine learning requiere de un sólido marco de trabajo operativo, y aquí es donde entra en juego MLOps.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la IA que se basa en datos y algoritmos para que las computadoras aprendan y mejoren sin programación explícita, similar a como aprenden los seres humanos. Los algoritmos del machine learning procesan grandes cantidades de datos para descubrir patrones. Esto los entrena para hacer predicciones o decisiones precisas cuando se las busca.

Los algoritmos del machine learning se usan en una variedad de aplicaciones, entre ellas, motores de recomendaciones, automatizaciones de alertas, detección de fraudes, procesamiento de lenguaje natural y más. A medida que los volúmenes de datos continúan aumentando, los sistemas de machine learning ayudan a las empresas de todos los tamaños a automatizar ciertas tareas, manejar sus datos, crecer e innovar.

¿Qué es un marco de trabajo de MLOps?

Un marco de trabajo de MLOps permite que los sistemas de machine learning se desarrollen y desplieguen dentro de las organizaciones. El ciclo de vida de MLOps comienza con la preparación de datos. Luego estos datos se introducen en un modelo de machine learning para entrenarlos y validarlos. A continuación, el modelo se despliega, se monitorea y se vuelve a capacitar usando los principios de DevOps de integración y despliegue continuos (CI/CD), pruebas automatizadas, control de versiones, monitoreo de modelos y gobernanza de datos. El objetivo de MLOps es hacer que el ciclo de vida del modelo de machine learning sea más eficiente, escalable y seguro.

El papel de MLOps en el desarrollo de software

En el desarrollo de software, MLOps ayuda a unificar el ciclo de lanzamiento de las aplicaciones de software y de machine learning. MLOps desempeña un papel crucial en la integración de modelos de machine learning en los sistemas de producción. Mientras que el desarrollo de software tradicional se centra en el código, los modelos de machine learning también requieren de una gestión cuidadosa de datos, algoritmos y recursos computacionales. Al proporcionar un enfoque estructurado para el despliegue, monitoreo e iteración de modelos, MLOps garantiza que los modelos de machine learning se puedan desplegar junto con el software tradicional, con un rendimiento constante y un tiempo de inactividad mínimo.

Intersección con la observabilidad, la ciberseguridad y las personalizaciones

Mlops se cruza con la observabilidad, la ciberseguridad y las personalizaciones en dos frentes. La observabilidad, la ciberseguridad y las personalizaciones dependen de las capacidades de machine learning para distintas tareas, incluida la automatización de alertas, las analíticas predictivas, la planificación y la optimización. Por el contrario, MLOps se basa en la observabilidad, la ciberseguridad y las personalizaciones para ofrecer todas las ventajas de los modelos de machine learning a las organizaciones.

• Observabilidad: Las prácticas de observabilidad, aplicadas a MLOps, ayudan a detectar problemas tales como la desviación de datos o la degradación del modelo, que pueden afectar la precisión y la confiabilidad de las predicciones.
• Ciberseguridad: Como cualquier aspecto de un ecosistema digital, el pipeline de MLOps puede ser vulnerable a distintas amenazas. Implementar prácticas de ciberseguridad en el ciclo de vida de MLOps significa proteger los datos, validar su integridad e implementar sólidos controles de acceso para proteger los modelos.
• Personalizaciones: En mLOPS, las personalizaciones implican la personalización del pipeline de ML, desde la selección y el procesamiento previo de los datos hasta la selección de modelos y las estrategias de despliegue, para cumplir con problemas comerciales específicos o normas de la industria. Al integrar personalizaciones en el flujo de trabajo de MLOps, las organizaciones se aseguran de que sus soluciones de machine learning no solo satisfagan sus necesidades, sino que también cumplan con los estándares y las mejores prácticas de la industria.

Comprender la intersección de la observabilidad, la ciberseguridad, las personalizaciones y los MLOps lleva, en última instancia, a tener mejores resultados: precisión, seguridad y confiabilidad del modelo.

El ciclo de vida de MLOps incluye varios componentes que facilitan la iteración y despliegue correctos de los modelos de machine learning. Estos componentes incluyen la integración continua, la preparación de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento y la evaluación de modelos, el despliegue, el monitoreo y la gobernanza.

Integración continua

La integración continua (CI) es una práctica central de DevOps que implica automatizar la integración de los cambios de código y fusionarlos en el código fuente. En el contexto de los proyectos de machine learning, la integración continua también incluye la integración automatizada de cambios en datos y modelos. La práctica de la CI garantiza que los modelos de machine learning siempre se puedan desplegar y funcionan de manera confiable.

Preparación de datos e ingeniería de características

El primer componente clave de MLOps es la preparación de los datos. Implica limpiar, transformar y organizar los datos sin procesar en un formato adecuado para los objetivos del modelo de machine learning. La preparación de datos también puede incluir procesos como la agregación y la limpieza de duplicados.

La ingeniería de características es una extensión del proceso de preparación de datos e implica transformar los datos sin procesar en características que se usan en el machine learning supervisado, en términos generales, en la capacitación. Las características son nuevas variables que ayudan al modelo a crear relaciones entre puntos de datos y, en última instancia, a producir predicciones. La ingeniería de características tiene un impacto directo en la precisión del modelo de machine learning.

Entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos

El entrenamiento de modelos es el proceso de introducir datos en algoritmos para que el algoritmo pueda mapear relaciones o patrones en los datos y, finalmente, producir predicciones. El entrenamiento puede ser supervisado, no supervisado o semisupervisado. El aprendizaje supervisado requiere de conjuntos de datos etiquetados, mientras que los modelos de aprendizaje no supervisado no. El aprendizaje semisupervisado se basa en conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados para entrenar un algoritmo.

El ajuste de un modelo es el proceso de mejorar el rendimiento de un modelo, ajustando los hiperparámetros del modelo. Los hiperparámetros son los valores de "nivel superior" o de encaje que controlan el proceso de aprendizaje de un modelo.

Evaluar el modelo significa probarlo con nuevos datos y validarlo para su caso de uso previsto. Se asegura de que el modelo funcione según lo previsto antes de que se despliegue.

Despliegue del modelo

Una vez que se entrenó y validó un modelo de machine learning, se despliega en un entorno de producción. Allí, procesa nuevos datos en el entorno para hacer predicciones en tiempo real. Parte del proceso de despliegue implica monitoreo continuo para garantizar que el modelo esté funcionando bajo carga según lo previsto.

Monitoreo continuo y observabilidad

Las prácticas de observabilidad ayudan a monitorear el rendimiento de un modelo confiando en métricas tales como la precisión de las predicciones, la latencia y el estado del sistema. La observabilidad también ayuda a obtener una visión más amplia de la integración del modelo en un ecosistema mediante el seguimiento de los recursos de uso y la deuda técnica. Esto, a su vez, permite a los ingenieros ajustar el modelo para mejorar el rendimiento general del sistema.

Gestión centrada en los datos y la desviación de datos

La gestión centrada en los datos es un componente importante de MLOps que se centra en mantener la calidad y la consistencia de los datos que se usan en los proyectos de machine learning. Cuando las propiedades estadísticas y las características de los datos de entrada cambian, el rendimiento de un modelo puede degradarse. Esto es la desviación de datos. Es necesario monitorear la desviación de datos para garantizar un rendimiento óptimo del modelo, pero también para garantizar que la integridad de los datos no se vea comprometida.

Experimentación

Un problema comercial puede tener varias soluciones de machine learning. Comprender qué modelo se adapta a un problema comercial determinado dentro de un entorno específico requiere de experimentación. Al igual que en DevOps, este es un principio fundamental en MLOps: el enfoque para la resolución de problemas es iterativo y busca la mejora continua.

Gobernanza

Donde hay datos, hay gobernanza. Todas las organizaciones están sujetas a políticas y procedimientos que garantizan el cumplimiento de los requisitos normativos y los estándares éticos. El monitoreo del pipeline de MLOps incluye el seguimiento de experimentos y la administración de versiones de modelos para garantizar que los modelos de aprendizaje automático cumplan con los requisitos normativos.

Los MLOps, aunque son cruciales para la gestión de proyectos de machine learning, pueden ser un desafío desde el punto de vista de los costos, el personal y los recursos.

Costos de instalación iniciales

La configuración inicial de los MLOps conlleva costos significativos: las organizaciones deben invertir en la infraestructura, las herramientas y las personas adecuadas. Una vez conseguidos estos recursos, las organizaciones también se enfrentan a problemas de costos relacionados con el tiempo: la preparación inicial de los datos puede ser un proceso largo y costoso.

Selección de herramientas

Encontrar las herramientas adecuadas para un proyecto de machine learning requiere de experiencia y tiempo. Dada la amplia gama de opciones, es necesario tener en mente la escalabilidad, las capacidades de integración y la facilidad de uso.

Requisitos de habilidades

MLOps es un proceso colaborativo que se basa en la experiencia de científicos de datos, ingenieros y profesionales de TI. La creación y gestión de modelos de machine learning requiere de un conjunto de habilidades especializadas, por lo que las organizaciones tendrán que invertir en personal calificado y en capacitación.

Mantenimiento y escalabilidad

El mantenimiento de un pipeline de MLOps puede ser complejo, especialmente, si las organizaciones aumentan la cantidad de modelos y fuentes de datos. Escalar los modelos de machine learning puede requerir de muchos recursos, tanto para los empleados como para los sistemas. Encontrar la plataforma y el conjunto de herramientas adecuados puede marcar la diferencia.

Los beneficios de MLOps pueden explicar por qué se buscan las integraciones de machine learning. MLOps ofrece a las organizaciones una mayor observabilidad, ciberseguridad mejorada, mayor eficiencia y un uso más sencillo de los modelos.

Mayor observabilidad

MLOps integra el monitoreo en sus procesos, lo que, a su vez, proporciona datos importantes adicionales a las herramientas de observabilidad. Monitorean el rendimiento y el uso de recursos, lo que proporciona a las organizaciones una imagen más clara de sus operaciones.

Mejor ciberseguridad

Al integrar las prácticas de seguridad en el ciclo de desarrollo de los modelos de machine learning, MLOps garantiza una ciberseguridad mejorada en general.

Mejor eficiencia

MLOps ofrece a los científicos de datos, ingenieros de DevOps y equipos de TI un marco de trabajo confiable para el despliegue y la integración de modelos de machine learning. Esto, junto con la automatización, da como resultado una mayor eficiencia: los equipos pueden trabajar más rápido y con mayor agilidad.

Facilidad de uso

Las prácticas de MLOps simplifican la gestión de modelos de máquinas, lo que facilita a las organizaciones desplegar y mantener modelos a escala. Como resultado, MLOps reduce la carga de los científicos de datos, los ingenieros de DevOps y los equipos de TI, lo que les permite concentrarse en iniciativas más estratégicas.

Cumplir con las mejores prácticas de MLOps es crucial para implementar de manera efectiva los modelos de machine learning en los sistemas. Entre las mejores prácticas de MLOps, se cuentan automatizar tareas, implementar entrenamiento y validación continuos, y monitorear el rendimiento del modelo y la calidad de los datos.

Estrategias de implementación

Una estrategia clave de implementación de MLOps es la automatización. Al automatizar el mayor número posible de partes del proceso de MLOps, como preparación de datos, entrenamiento de modelos, despliegue y monitoreo, los ingenieros pueden reducir los errores manuales, acelerar el ciclo de vida de MLOps y concentrarse en tareas estratégicas.

Oportunidades de optimización

En un ciclo de vida de MLOps, hay muchas oportunidades de optimización, especialmente, en el rendimiento del modelo y el uso de recursos. Al monitorear continuamente los modelos de machine learning, los ingenieros pueden identificar las oportunidades de optimización y abordarlas mediante el reentrenamiento y la validación. El monitoreo del rendimiento ayuda a identificar y abordar problemas como la latencia o los cuellos de botella de rendimiento. La búsqueda activa de optimización también garantiza que los modelos sigan siendo precisos y produzcan resultados relevantes.

Riesgo y cumplimiento

En el contexto de MLOps, la gestión de riesgos implica implementar sólidos protocolos de seguridad, realizar auditorías periódicas y mantener una documentación completa de todos los procesos de machine learning. Al realizar un seguimiento del linaje y las versiones del modelo, las organizaciones pueden asegurarse de que cumplen con los requisitos normativos y de que sus sistemas de machine learning son seguros.

Requisitos de observabilidad

En MLOps, la observabilidad es esencial para mantener un rendimiento óptimo del modelo. Las herramientas de observabilidad deben monitorear la desviación de datos, la precisión del modelo, la imparcialidad y el sesgo, así como las métricas a nivel del sistema, como la latencia y el rendimiento. Las prácticas de observabilidad también arrojan luz sobre cómo el ciclo de vida de MLOps se integra con el ciclo de DevOps, así como sobre el impacto que tiene en los resultados empresariales.

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