Las MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations (operaciones de aprendizaje automático), es la disciplina colaborativa en la ingeniería de ML que optimiza el ciclo de vida de un extremo a otro de los modelos, desde el desarrollo hasta la implementación. Esto garantiza una producción, un mantenimiento y un monitoreo eficientes, ya que une a los equipos de ciencia de datos y de operaciones.
MLOps es un enfoque integral y colaborativo para gestionar el ciclo de vida de un extremo a otro de los modelos de aprendizaje automático. Tiene por objetivo acortar la brecha entre los equipos de ciencia de datos y de TI/operaciones, lo que garantiza el desarrollo, la implementación y el mantenimiento eficientes de los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción reales. 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. El objetivo es hacer que el proceso sea más eficiente, confiable y ágil para que las organizaciones puedan aprovechar la potencia del aprendizaje automático de una manera sostenible y responsable. A continuación, se presentan algunos de los componentes clave del proceso.
Este paso esencial del proceso de MLOps es fundamental para preparar los datos del ciclo de vida del aprendizaje automático. Implica un enfoque meticuloso e iterativo para explorar, compartir y preparar datos, con el objetivo de crear conjuntos de datos y visualizaciones que se puedan reproducir, editar y compartir. Esta fase es primordial, ya que la calidad y la idoneidad de los datos tienen un profundo efecto en el rendimiento y la confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.
La preparación de los datos comienza con la adquisición de datos sin procesar e involucra a ingenieros y científicos de datos que trabajan en estrecha colaboración. Los datos se recopilan de varias fuentes, se limpian para eliminar errores e inconsistencias, y se transforman en un formato estructurado que se puede usar con facilidad para entrenar los modelos. La preparación de datos eficaz sienta las bases para todo el canal de aprendizaje automático, lo que hace posible un desarrollo y una implementación de modelos más precisos y confiables en las MLOps.
El entrenamiento de modelos es la siguiente fase fundamental del proceso de las MLOps, en la que los científicos de datos aprovechan varias herramientas y técnicas para desarrollar modelos de aprendizaje automático que puedan ofrecer predicciones o clasificaciones precisas. En general, esta etapa comienza con la selección de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático apropiados y basados en el dominio de problemas y las características del conjunto de datos. A menudo, se emplean bibliotecas de código abierto populares para facilitar el proceso de entrenamiento, ya que ofrecen una gran variedad de algoritmos y métodos de optimización, lo que permite a los científicos de datos experimentar con diferentes enfoques a fin de mejorar el rendimiento del modelo.
Además del entrenamiento tradicional con modelos manuales, en MLOps se adopta la automatización a través de herramientas como AutoML (aprendizaje automático automatizado). Las plataformas de AutoML simplifican el proceso de desarrollo de modelos, ya que realizan de forma automática ejecuciones de prueba con múltiples algoritmos, configuraciones de hiperparámetros y técnicas de preprocesamiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también permite crear códigos que se pueden revisar e implementar. En general, el entrenamiento de modelos en las MLOps es un proceso dinámico en el que se combina la experiencia humana con la automatización para crear modelos de alto rendimiento preparados 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 confiabilidad y la equidad de los modelos de aprendizaje automático antes de que se desplieguen en producción. Esta etapa implica un seguimiento meticuloso del linaje del modelo, las versiones y la gestión de los artefactos del modelo durante el ciclo de vida.
En esta fase, los científicos de datos emplean procedimientos de pruebas rigurosos a fin de evaluar el rendimiento del modelo. Utilizan una variedad de métricas y técnicas de validación cruzada para medir la precisión, la generalización y la solidez. Al hacerlo, pueden identificar y rectificar problemas como el sobreajuste, en el que el modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero de manera deficiente con los datos no vistos o el sesgo, lo que puede generar resultados injustos o discriminatorios. A través de pruebas y evaluaciones sistemáticas, los equipos de las MLOps se aseguran de que solo los modelos de alta calidad avancen a las siguientes etapas de desarrollo y contribuyan de forma positiva a las aplicaciones de uso real.
El siguiente paso en el proceso de las MLOps es crear una definición y una canalización de compilaciones, y es fundamental para implementar de forma confiable modelos de aprendizaje automático en la producción. En un principio, los equipos determinan la infraestructura y los recursos necesarios para implementar el modelo, y tienen en cuenta factores como la escalabilidad, el rendimiento y la seguridad. Esto podría implicar seleccionar recursos adecuados en la nube o en las instalaciones, configurar contenedores o máquinas virtuales y garantizar que el entorno pueda satisfacer las necesidades específicas del modelo de aprendizaje automático.
El establecimiento de un control de versiones también es de vital importancia para los artefactos del código y del modelo. Los sistemas de control de versiones se emplean para supervisar los cambios en el código y los modelos con el transcurso del tiempo, lo que garantiza la trazabilidad y la reproducibilidad. Esto se torna particularmente importante en las MLOps, en la que los modelos se someten a múltiples iteraciones y actualizaciones. Mediante la creación de una canalización de compilaciones eficaz, los equipos de las MLOps pueden hacer la transición eficiente de los modelos desde el desarrollo hasta la producción, lo que ofrece soluciones valiosas de aprendizaje automático a los usuarios finales.
La canalización de versiones, un componente fundamental del marco de trabajo de las MLOps, está diseñada para garantizar la confiabilidad y la integridad de los modelos de aprendizaje automático antes de que se desplieguen en entornos operativos. Esta fase es específica de las pruebas y la validación meticulosas de modelos para detectar cualquier regresión o problema antes de implementarlos. Para lograrlo, los equipos de las MLOps suelen utilizar entornos de pruebas, que imitan el entorno de producción, lo que les permite realizar pruebas rigurosas sin afectar los sistemas en tiempo real.
Las prácticas de integración continua son una parte fundamental de la canalización de versiones en las MLOps. Implican la integración continua de los cambios en el código y los modelos en las bases de códigos compartidas. Este enfoque permite a los equipos identificar y resolver conflictos o inconsistencias al principio del ciclo de desarrollo, lo que garantiza que el modelo final sea sólido y esté listo para la producción. Este enfoque proactivo permite detectar y rectificar cualquier anomalía, cuello de botella de rendimiento o comportamiento inesperado en el modelo, lo que contribuye a la estabilidad general del sistema de aprendizaje automático. En esencia, la canalización de versiones en las MLOps funciona como una medida de protección, ya que garantiza que solo los modelos cuidadosamente revisados y validados lleguen a la producción.
La fase de implementación en el marco de trabajo de las MLOps representa el momento crucial en el que los modelos de aprendizaje automático pasan del desarrollo y las pruebas a los entornos de producción reales. Una vez que los modelos pasan correctamente por pruebas y validaciones rigurosas, están listos para su implementación, con la garantía de la precisión. En esta etapa, los ingenieros de DevOps son fundamentales para organizar el proceso de implementación. Su rol consiste en configurar y gestionar la infraestructura necesaria para alojar los modelos, garantizar que se puedan escalar a fin de satisfacer las demandas del entorno de producción e integrar los modelos en los sistemas existentes sin problemas.
La confiabilidad es una piedra angular de la implementación de las MLOps, y los ingenieros de DevOps trabajan con diligencia para configurar mecanismos redundantes y de conmutación por error para minimizar el tiempo de inactividad y garantizar la disponibilidad continua de los servicios de aprendizaje automático. Además, la escalabilidad es una prioridad, ya que la cantidad de trabajo de producción puede variar significativamente y los modelos deben ser capaces de manejar un mayor tráfico sin deterioro del rendimiento. Los equipos de DevOps aprovechan las herramientas de contenerización y organización para gestionar y escalar con eficacia la cantidad de trabajo de aprendizaje automático. En esencia, la implementación de las MLOps, con la colaboración de expertos en DevOps, permite lograr un valor tangible a partir de modelos de aprendizaje automático en contextos operativos de uso real.
La puntuación representa la culminación del proceso de la MLOps, en el que los modelos de aprendizaje automático, después de haber superado correctamente la adquisición, el preprocesamiento, el entrenamiento, la validación, la implementación y la integración de datos, se utilizan ahora de forma activa para generar predicciones o puntuaciones en datos nuevos y entrantes. A esta fase se la suele denominar inferencia o puntuación de modelos, ya que implica aplicar los modelos entrenados a datos del mundo real para obtener conocimientos o tomar decisiones valiosas.
Las aplicaciones de puntuación son diversas y se pueden adaptar a casos de uso específicos, como los sistemas de recomendación que proporcionan sugerencias personalizadas de productos o contenido, los sistemas de detección de fraudes que marcan transacciones sospechosas en tiempo real o los algoritmos de reconocimiento de imágenes que clasifican y categorizan las imágenes de forma automática. Mediante la integración de estas competencias predictivas en los flujos de trabajo operativos, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas y ofrecer servicios más personalizados y eficaces a los usuarios o clientes.
La puntuación no es un evento único, sino un proceso continuo en el que se aprovecha de forma continua la potencia predictiva de los modelos a medida que reciben datos nuevos. Los equipos de MLOps supervisan y mantienen la canalización de la puntuación para garantizar su precisión y eficacia en el tiempo. Además, el ciclo de comentarios entre los resultados de la puntuación y el reentrenamiento de los modelos es vital, ya que los conocimientos obtenidos del rendimiento del modelo en situaciones reales dan información sobre los ajustes y las mejoras de los modelos de aprendizaje automático.
Las empresas grandes necesitan las MLOps porque permiten abordar los distintos desafíos que plantean los proyectos de IA/ML en áreas como la gestión de proyectos, la integración y la implementación continuas (CI/CD) y la garantía de calidad. Mediante la aplicación de las prácticas de DevOps al aprendizaje automático, MLOps optimiza el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, lo que lleva a mejores tiempos de entrega, menos defectos y mayor productividad en los equipos de ciencia de datos.
MLOps garantiza que los proyectos de IA/ML se gestionen de manera eficiente, con flujos de trabajo y control de versiones claros para artefactos del código y del modelo. Facilita las pruebas, la validación y la implementación automatizadas, lo que minimiza los errores y acelera la entrega de soluciones de aprendizaje automático. Además, establece un ciclo de comentarios que permite a los equipos de ciencia de datos ajustar de forma continua los modelos según el rendimiento real, lo que garantiza que se mantengan precisos y relevantes con el tiempo.
Uno de los objetivos principales de las MLOps es optimizar la implementación de los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción, al tiempo que minimiza la intervención manual. La automatización garantiza que los modelos se puedan desplegar de manera confiable y consistente, lo que disminuye el riesgo de errores y acelera el tiempo de comercialización de las aplicaciones de IA. Además, facilita el escalamiento eficiente de los modelos para manejar diferentes cantidades de trabajo y garantiza que se pueda repetir y manejar el proceso de implementación.
MLOps tiene como objetivo abordar el desafío de la reproducibilidad en el aprendizaje automático mediante el establecimiento de un sólido control de versiones, el seguimiento de los cambios en el desarrollo de modelos y la documentación de todo el ciclo de vida del modelo. Este objetivo es similar al control de fuentes en el desarrollo de software, lo que permite evitar inconsistencias y garantiza que se puedan reproducir los modelos con precisión. La reproducibilidad es fundamental no solo para la investigación y la experimentación, sino también para el cumplimiento normativo y las auditorías.
En el contexto de las MLOps, la gobernanza se refiere al establecimiento y la aplicación de políticas, estándares y prácticas recomendadas para proyectos de aprendizaje automático. Este objetivo garantiza que las iniciativas de aprendizaje automático cumplan con los requisitos normativos, las leyes de privacidad de datos y los estándares de cumplimiento interno. Los marcos de trabajo de las MLOps ayudan a las organizaciones a mantener la transparencia, la responsabilidad y la trazabilidad en las implementaciones de IA.
Otro objetivo de las 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 del modelo, la asignación de recursos y el aprovisionamiento de la infraestructura para garantizar que las aplicaciones de IA puedan manejar un mayor volumen de datos e interacciones de los usuarios sin degradar la calidad o la capacidad de respuesta.
La colaboración es un objetivo central en las MLOps, con el objetivo de eliminar las barreras entre los equipos de ciencia de datos, ingeniería y operaciones. Las prácticas de las MLOps fomentan de manera activa la comunicación y la colaboración productivas, lo que garantiza que todos los interesados trabajen en armonía para lograr proyectos de aprendizaje automático exitosos.
MLOps alinea los proyectos de aprendizaje automático con los objetivos empresariales, lo que garantiza que se desarrollen y desplieguen los modelos de IA 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 conocimientos procesables a partir de los datos.
El monitoreo y la gestión continuas de los modelos de aprendizaje automático desplegados son fundamentales para las MLOps. Implican el seguimiento del rendimiento del modelo, la deriva de datos y el estado del sistema, lo que permite a las organizaciones abordar los problemas de forma proactiva y responder a las condiciones cambiantes en tiempo real. El monitoreo 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 desempeña un rol fundamental en la reducción de la brecha entre la ciencia y las operaciones de datos, con un enfoque principal en los aspectos operativos de los modelos y los procesos de aprendizaje automático. Su responsabilidad principal es garantizar que los modelos, los algoritmos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático se ejecuten de manera eficiente y sin problemas en los entornos de producción. Esto implica optimizar los códigos desarrollados por los científicos de datos para hacer predicciones rápidamente y minimizar la latencia, en especial en aplicaciones en tiempo real, para las que los conocimientos oportunos son críticos.
Como ingenieros de MLOps, aprovechan una combinación de ingeniería de software y habilidades de DevOps para poner en funcionamiento los modelos de IA y ML. Esto implica crear canalizaciones automatizadas para el entrenamiento, la validación y la implementación de modelos, establecer potentes sistemas de control y monitoreo de versiones y optimizar la infraestructura para manejar las demandas informáticas de las cantidades de trabajo de aprendizaje automático. Los ingenieros de MLOps son como un enlace crucial, que permiten a los equipos de ciencia de datos pasar del desarrollo a la producción de modelos, al tiempo que se encargan de que los modelos sigan funcionando con precisión y confiabilidad en situaciones reales. Su rol es esencial para maximizar el valor y el impacto del aprendizaje automático en las organizaciones y ofrecer conocimientos procesables 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 enfoque. DevOps se originó a partir de la ingeniería de software y se ocupa principalmente del desarrollo y las operaciones de la producción de software a gran escala. Su objetivo es ofrecer un enfoque rápido e iterativo de forma continua a las aplicaciones de envío haciendo hincapié en la automatización, la colaboración y la entrega eficientes.
Por otro lado, MLOps es un conjunto de prácticas de ingeniería específicas para 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, la implementación y el entrenamiento continuos de modelos. Se unifican estos procesos diversos en una canalización cohesiva de un extremo a otro, lo que garantiza que se puedan desarrollar y mantener los modelos de aprendizaje automático de manera eficiente en entornos de producción. Si bien tanto MLOps como DevOps comparten principios de automatización y colaboración, en las MLOps se los aplica a los desafíos y requisitos únicos del aprendizaje automático.
MLOps y AIOps son disciplinas distintas, pero complementarias, en el área de la inteligencia artificial y las operaciones. MLOps se centra principalmente en la gestión de modelos y flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que garantiza su implementación, monitoreo y mantenimiento eficientes en entornos de producción. Por otro lado, AIOps significa “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 y de infraestructura, incluidas tareas como la automatización de la detección de anomalías, el análisis de la causa raíz y el mantenimiento predictivo. Si bien MLOps trata de forma específica los 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 IA.
ServiceNow es una plataforma líder para IT Operations Management (ITOM) que ofrece un conjunto completo de herramientas y soluciones a fin de optimizar los procesos de TI de las organizaciones. Ofrece un núcleo centralizado para gestionar servicios de TI, automatizar tareas y garantizar una respuesta eficiente a incidentes, la resolución de problemas y la gestión de cambios. Con ServiceNow, los equipos pueden mejorar su eficiencia operativa, ofrecer mejores servicios a los usuarios finales y obtener información provechosa a través de análisis e informes, lo que les permite alinear las operaciones de TI con objetivos empresariales e impulsar la transformación digital. Obtén más información sobre IT Operations Management de los expertos de ServiceNow.