MLOps es la abreviatura de Machine Learning Operations (operaciones de aprendizaje automático), la disciplina colaborativa de la ingeniería de aprendizaje automático que optimiza el ciclo de vida de un extremo a otro de los modelos, desde el desarrollo hasta el despliegue, lo que garantiza una producción, un mantenimiento y una supervisión eficientes al tender puentes entre los equipos de operaciones y de ciencia de datos.
MLOps es un enfoque integral y colaborativo para gestionar el ciclo de vida de un extremo a otro de los modelos de aprendizaje automático. Su objetivo es tender puentes entre los equipos de ciencia de datos y de TI y operaciones para garantizar la eficiencia en el desarrollo, el despliegue y el mantenimiento de los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción del mundo real. Este proceso proporciona un marco de trabajo estructurado que abarca todo el ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta el mantenimiento continuo. Su objetivo es que el proceso sea más eficiente, fiable y ágil, de modo que las organizaciones puedan aprovechar la potencia del aprendizaje automático de forma sostenible y responsable. A continuación, se presentan algunos de los componentes clave del proceso.
Este paso esencial del proceso de MLOps resulta imprescindible en la preparación de los datos para el ciclo de vida del aprendizaje automático. Conlleva el uso de una estrategia meticulosa e iterativa para explorar, compartir y preparar los datos, con el objetivo de crear conjuntos de datos y visualizaciones que se puedan reproducir, editar y compartir. Esta fase es fundamental, ya que la calidad y la idoneidad de los datos repercuten enormemente en el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.
El acondicionamiento empieza con la adquisición de datos sin procesar y requiere la colaboración entre los ingenieros de datos y los científicos de datos. Los datos se obtienen de varias fuentes, se limpian para eliminar errores e incoherencias y se transforman en un formato estructurado que se puede usar para entrenar modelos. Llevar a cabo un acondicionamiento de datos eficaz sienta las bases de todo el flujo de aprendizaje automático, lo que permite un desarrollo y un despliegue más precisos y fiables en MLOps.
El entrenamiento de modelos es la siguiente fase fundamental del proceso de MLOps. En este punto, los científicos de datos usan varias herramientas y técnicas para desarrollar modelos de aprendizaje automático que ofrezcan predicciones o clasificaciones precisas. Esta etapa suele empezar con la selección de los algoritmos y las técnicas de aprendizaje automático apropiados según el dominio del problema y las características de los conjuntos de datos. A menudo, se usan bibliotecas de código abierto populares para facilitar el proceso de entrenamiento, ya que ofrecen una amplia gama de algoritmos y métodos de optimización, lo que permite a los científicos de datos experimentar con distintos enfoques para mejorar el rendimiento de los modelos.
Además del entrenamiento de modelos manual tradicional, MLOps adopta la automatización mediante herramientas como AutoML (aprendizaje automático automatizado). Las plataformas de AutoML simplifican el proceso de desarrollo de modelos al hacer automáticamente pruebas con varios algoritmos, configuraciones de hiperparámetros y técnicas de preprocesamiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también ayuda a crear código que se puede revisar y desplegar. En general, el entrenamiento de modelos en MLOps es un proceso dinámico que combina el conocimiento humano con la automatización para crear modelos de alto rendimiento listos para las siguientes etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Las pruebas y la evaluación de modelos se centran en garantizar la calidad, la fiabilidad y la imparcialidad de los modelos de aprendizaje automático antes de que se desplieguen en producción. En esta etapa se lleva a cabo un minucioso seguimiento de la procedencia y de las versiones de los modelos, así como la gestión de sus artefactos a lo largo del ciclo de vida.
En esta fase, los científicos de datos emplean procedimientos de pruebas rigurosos para evaluar el rendimiento de los modelos. Aplican varias métricas y técnicas de validación cruzada para medir la precisión, la generalización y la solidez. De este modo, pueden identificar y corregir problemas como el sobreajuste (una situación en la que el modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero mal con los que pasan desapercibidos) o el sesgo, que puede dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. Mediante pruebas y evaluaciones sistemáticas, los equipos de MLOps se aseguran de que solo los modelos de alta calidad pasen a las siguientes etapas de desarrollo y contribuyan de forma positiva a las aplicaciones del mundo real.
El siguiente paso del proceso de MLOps es crear una definición y un flujo de compilación, y resulta fundamental para desplegar los modelos de aprendizaje automático en producción de forma fiable. Inicialmente, los equipos determinan la infraestructura y los recursos necesarios para el despliegue de los modelos, teniendo en cuenta factores como la escalabilidad, el rendimiento y la seguridad. Esto puede implicar seleccionar recursos en la nube o en las instalaciones que sean adecuados, configurar contenedores o máquinas virtuales y garantizar que el entorno pueda satisfacer las necesidades específicas del modelo de aprendizaje automático.
Igualmente vital es el establecimiento de un control de versiones para los artefactos del código y los modelos. Se usan sistemas de control de versiones para supervisar los cambios en el código y los modelos a lo largo del tiempo, lo que garantiza la trazabilidad y la reproducibilidad. Esto es particularmente importante en MLOps, donde los modelos se someten a múltiples iteraciones y actualizaciones. Al construir un flujo de desarrollo eficaz, los equipos de MLOps pueden hacer una transición eficiente de los modelos del desarrollo a la producción, lo que permite entregar soluciones de aprendizaje automático de calidad a los usuarios finales.
El flujo de versiones es un componente fundamental del marco de trabajo de MLOps. Está diseñado para garantizar la fiabilidad y la integridad de los modelos de aprendizaje automático antes de que se desplieguen en entornos operativos. En esta fase se llevan a cabo meticulosas tareas de prueba y validación de los modelos para detectar regresiones o problemas antes del despliegue. Con este objetivo, los equipos de MLOps a menudo emplean entornos de ensayo, que imitan el entorno de producción, lo que les permite hacer pruebas rigurosas sin afectar a los sistemas activos.
Las prácticas de integración continua son una parte fundamental del flujo de versiones en MLOps. Consisten en integrar cambios en el código y en los modelos de forma continua en la base de código compartida. Esta estrategia permite a los equipos identificar y resolver conflictos o incoherencias al principio del ciclo de desarrollo, lo que garantiza que el modelo final sea sólido y esté listo para entrar en producción. Este enfoque proactivo ayuda a detectar y rectificar anomalías, cuellos de botella de rendimiento o comportamientos inesperados en el modelo, lo que contribuye a la estabilidad general del sistema de aprendizaje automático. Básicamente, el flujo de versiones de MLOps actúa como una protección, de modo que solo los modelos cuidadosamente aprobados y validados llegan a la fase de producción.
La fase de despliegue del marco de trabajo de MLOps representa el momento crucial en el que los modelos de aprendizaje automático pasan de entornos de desarrollo y pruebas a entornos de producción del mundo real. Una vez que los modelos superan pruebas y validaciones rigurosas, están listos para su despliegue, con garantía de precisión. En esta etapa, los ingenieros de DevOps son fundamentales para orquestar el proceso de despliegue. Su rol consiste en configurar y gestionar la infraestructura necesaria para alojar los modelos, garantizar que se puedan escalar para satisfacer las demandas del entorno de producción e integrarlos de forma fluida con los sistemas existentes.
La fiabilidad es un pilar esencial del despliegue de MLOps, y los ingenieros de DevOps trabajan con diligencia para configurar mecanismos de redundancia y de conmutación por error para minimizar el tiempo de inactividad y garantizar la disponibilidad continua de los servicios de aprendizaje automático. La escalabilidad también es prioritaria, ya que la cantidad de trabajo de producción puede variar significativamente, y los modelos deben ser capaces de admitir un mayor tráfico sin que el rendimiento se vea perjudicado. Los equipos de DevOps usan herramientas de contenedorización y orquestación para gestionar y escalar de forma eficiente según la cantidad de trabajo de aprendizaje automático. Fundamentalmente, el despliegue de MLOps, con la colaboración de expertos en DevOps, permite obtener un valor tangible de los modelos de aprendizaje automático en de contextos operativos del mundo real.
La puntuación representa la culminación del proceso de MLOps, donde los modelos de aprendizaje automático, habiendo superado las fases de adquisición de datos, preprocesamiento, entrenamiento, validación, despliegue e integración, ya se usan activamente para generar predicciones o puntuaciones sobre datos nuevos y entrantes. Esta fase se suele denominar de inferencia o puntuación de modelos, ya que consiste en aplicar los modelos entrenados a datos del mundo real para extraer conocimientos o decisiones valiosos.
Las aplicaciones de puntuación son diversas y se pueden adaptar a casos de uso específicos, como sistemas de recomendación que proporcionan sugerencias personalizadas de productos o contenidos, sistemas de detección de fraudes que señalan transacciones sospechosas en tiempo real o algoritmos de reconocimiento de imágenes que las clasifican y categorizan automáticamente. Al integrar estas funciones de predicción en los flujos de trabajo operativos, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas y prestar servicios más personalizados y eficientes a sus usuarios o clientes.
La puntuación no es un evento único, sino un proceso continuo que aprovecha continuamente la potencia predictiva de los modelos a medida que llegan nuevos datos. Los equipos de MLOps supervisan y mantienen la canalización de puntuación para garantizar su precisión y eficacia a lo largo del tiempo. Además, el ciclo de retroalimentación entre los resultados de la puntuación y el reentrenamiento de los modelos es vital, ya que los conocimientos extraídos del rendimiento de los modelos en situaciones del mundo real fundamentan los ajustes y las mejoras en los modelos de aprendizaje automático.
Las empresas necesitan MLOps porque aborda los distintos desafíos que plantean los proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) en áreas como la gestión de proyectos, la integración continua y el despliegue continuo (CI/CD) y la garantía de calidad. Al aplicar las prácticas de DevOps al aprendizaje automático, MLOps optimiza el desarrollo y el despliegue de modelos de aprendizaje automático, lo que se traduce en mejores tiempos de entrega, menos defectos y mayor productividad por parte de los equipos de ciencia de datos.
MLOps garantiza que los proyectos de IA/ML se gestionen de manera eficiente, con flujos de trabajo claros y control de versiones para los artefactos del código y los modelos. Facilita las pruebas, la validación y el despliegue automatizados, lo que minimiza los errores y acelera la entrega de soluciones de aprendizaje automático. Además, establece un ciclo de retroalimentación que permite a los equipos de ciencia de datos ajustar continuamente los modelos en función del rendimiento en el mundo real, lo que garantiza que su precisión y pertinencia con el paso del tiempo.
Uno de los objetivos principales de MLOps es optimizar el despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción al tiempo que se minimiza la intervención manual. La automatización garantiza que los modelos puedan desplegarse de manera fiable y coherente, lo que reduce el riesgo de que se produzcan errores y reduce el tiempo de comercialización de las aplicaciones de IA. También facilita que los modelos escalen de forma eficiente para admitir cantidades de trabajo variables y garantiza que el proceso de despliegue se pueda repetir y gestionar.
MLOps tiene como objetivo abordar el desafío de la reproducibilidad en el aprendizaje automático estableciendo un control de versiones sólido, el seguimiento de los cambios en el desarrollo de modelos y la documentación de todo el ciclo de vida de los modelos. Este objetivo es similar al del control de fuentes en el desarrollo de software, ya que ayuda a evitar incoherencias y asegura que los modelos se puedan reproducir con precisión. La reproducibilidad es crucial no solo para la investigación y la experimentación, sino también para el cumplimiento de normativas y las auditorías.
En el contexto de MLOps, la gobernanza se refiere a la definición y aplicación de políticas, estándares y prácticas recomendadas para proyectos de aprendizaje automático. Este objetivo garantiza que las iniciativas de aprendizaje automático cumplan los requisitos normativos, las leyes de privacidad de datos y los estándares de cumplimiento interno. Los marcos de trabajo de MLOps ayudan a las organizaciones a mantener la transparencia, la responsabilidad y la trazabilidad en sus despliegues de IA.
Otro objetivo de MLOps es hacer que los modelos de aprendizaje automático sean escalables para satisfacer las demandas de diferentes cantidades de trabajo. Esto implica optimizar el rendimiento de los modelos, la asignación de recursos y el aprovisionamiento de infraestructuras para garantizar que las aplicaciones de IA puedan admitir un aumento en el volumen de datos y las interacciones de los usuarios sin que la calidad y la capacidad de respuesta se vean perjudicadas.
La colaboración es uno de los objetivos principales de MLOps y pretende eliminar los obstáculos entre los equipos de ciencia de datos, ingeniería y operaciones. Las prácticas de MLOps fomentan activamente que la comunicación y la colaboración sean productivas, lo que garantiza que todas las partes interesadas trabajen en armonía para que los proyectos de aprendizaje automático salgan bien.
MLOps pone en sintonía los proyectos de aprendizaje automático con los objetivos empresariales, lo que garantiza que los modelos de IA se desarrollen y desplieguen para abordar necesidades y desafíos empresariales específicos. Su objetivo es ofrecer un valor medible, ya sea optimizar procesos, mejorar las experiencias del cliente o generar información útil a partir de los datos.
La supervisión y la gestión continuas de los modelos de aprendizaje automático desplegados son fundamentales para MLOps. Consiste en hacer un seguimiento del rendimiento de los modelos, del desfase de los datos y del estado del sistema, lo que permite a las organizaciones abordar los problemas de forma proactiva y responder a las condiciones cambiantes en tiempo real. La supervisión y la gestión son esenciales para el éxito y la sostenibilidad a largo plazo de las aplicaciones de IA en producción.
Un ingeniero de MLOps tiene un rol fundamental para reducir la brecha entre la ciencia de datos y las operaciones, y se centra sobre todo en los aspectos operativos de los modelos y procesos de aprendizaje automático. Su responsabilidad principal es garantizar que los modelos, algoritmos y flujos de trabajo de aprendizaje automático se ejecutan de manera eficiente y fluida en los entornos de producción. Esto implica optimizar los códigos desarrollados por los científicos de datos para hacer predicciones rápidamente y minimizar la latencia, especialmente en aplicaciones en tiempo real en las que es fundamental disponer de información en el momento oportuno.
Los ingenieros de MLOps emplean una combinación de habilidades de ingeniería de software y de DevOps para poner en funcionamiento los modelos de IA y ML. Esto implica la creación de canalizaciones automatizadas para el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos, el establecimiento de potentes sistemas de supervisión y control de versiones, y la optimización de la infraestructura para satisfacer la demanda de computación de las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Los ingenieros de MLOps son un enlace crucial que permite a los equipos de ciencia de datos pasar del desarrollo de modelos a la producción, al tiempo que se aseguran de que los modelos sigan funcionando con precisión y fiabilidad en situaciones del mundo real. Su rol es esencial para maximizar el valor y las repercusiones del aprendizaje automático en las organizaciones y ofrecer conocimientos prácticos a los usuarios finales sin comprometer la velocidad o la calidad.
La diferencia clave entre MLOps y DevOps radica en sus respectivos dominios y áreas de interés. DevOps se originó a partir de la ingeniería de software y se ocupa principalmente del desarrollo y las operaciones de producción de software a gran escala. Su objetivo es aportar un enfoque rápido e iterativo en cuanto al envío de aplicaciones, y pone especial atención en la automatización, la colaboración y la entrega eficiente.
Por otro lado, MLOps es un conjunto de prácticas de ingeniería específicas de los proyectos de aprendizaje automático, que extiende los principios de DevOps al mundo de la ciencia de datos. MLOps abarca todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la recopilación de datos y el preprocesamiento hasta el desarrollo, la evaluación, el despliegue y el reentrenamiento continuo de los modelos. Unifica estos distintos procesos en una canalización cohesiva de un extremo a otro, lo que garantiza que los modelos de aprendizaje automático se puedan desarrollar y mantener de manera eficaz en entornos de producción. Si bien tanto MLOps como DevOps comparten principios de automatización y colaboración, MLOps los aplica a los desafíos y requisitos únicos del aprendizaje automático.
MLOps y AIOps son disciplinas distintas, pero complementarias dentro del campo de la inteligencia artificial y las operaciones. MLOps se centra principalmente en la gestión de modelos y flujos de trabajo de aprendizaje automático para garantizar la eficiencia en su despliegue, supervisión y mantenimiento en entornos de producción. AIOps, por otro lado, hace referencia a la inteligencia artificial para operaciones de TI y se centra en el uso de técnicas de IA y aprendizaje automático para mejorar la gestión de TI e infraestructuras, incluidas tareas como la automatización de la detección de anomalías, el análisis de la causa raíz y el mantenimiento predictivo. Si bien MLOps se aplica específicamente a modelos de aprendizaje automático, AIOps está más orientado a optimizar la gestión y el rendimiento de los sistemas y operaciones de TI a través de conocimientos y automatización impulsados por la IA.
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