Popular MLOps AI tools in Infraestructura include Cerebrium, helping you work more efficiently.
Cerebrium es una plataforma de infraestructura de IA sin servidor diseñada para que los desarrolladores desplieguen, gestionen y escalen modelos de aprendizaje automático con facilidad. Abstrae la infraestructura compleja, ofreciendo características como autoescalado, arranques en frío rápidos y acceso a GPU de pago por uso, permitiendo a los equipos construir aplicaciones de IA de alto rendimiento sin gestionar servidores.
ServerlessLas herramientas de MLOps son plataformas diseñadas para automatizar y gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Aplican los principios de DevOps al aprendizaje automático, integrando canalizaciones de datos, entrenamiento de modelos, despliegue y monitorización en un proceso unificado y continuo. Este enfoque acelera la entrega de modelos de ML a producción, mejora su fiabilidad y simplifica el mantenimiento continuo. Como parte clave de la infraestructura de IA, las plataformas de MLOps proporcionan el marco crítico para escalar aplicaciones de IA dentro de una organización.
Las herramientas de MLOps son esenciales para las organizaciones que trasladan el aprendizaje automático de la investigación a la producción. Son ampliamente utilizadas por ingenieros de ML, científicos de datos y equipos de DevOps en sectores como finanzas para la detección de fraudes, comercio electrónico para sistemas de recomendación y salud para diagnósticos predictivos. El objetivo es crear flujos de trabajo reproducibles y mantener el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
Al seleccionar una herramienta de MLOps, considere su integración con su infraestructura en la nube existente (por ejemplo, AWS, GCP, Azure) y sus fuentes de datos. Evalúe el alcance de sus características: si necesita una plataforma de extremo a extremo o componentes específicos como monitorización o un almacén de características. Además, evalúe la escalabilidad de la herramienta y la experiencia técnica requerida por su equipo, comparando marcos centrados en código con interfaces gráficas de bajo código.
El equipo de ciencia de datos de una empresa de comercio electrónico necesita mantener su modelo de recomendación de productos actualizado con el comportamiento más reciente del usuario. Usando una plataforma de MLOps, construyen un pipeline de CI/CD/CT que activa automáticamente un trabajo de reentrenamiento cada 24 horas con datos frescos. Después del entrenamiento, el rendimiento del modelo se valida automáticamente contra un conjunto de prueba. Si cumple con el umbral de precisión predefinido, la plataforma lo despliega automáticamente en producción, reemplazando el modelo antiguo sin tiempo de inactividad ni intervención manual de un ingeniero.
Una empresa fintech despliega un modelo de aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas. Con el tiempo, los estafadores cambian sus tácticas, lo que provoca que el rendimiento del modelo se degrade, un fenómeno conocido como desvío del modelo (model drift). Una plataforma de MLOps monitoriza continuamente las predicciones del modelo en vivo y las propiedades estadísticas de los datos entrantes. Cuando detecta un desvío significativo de la distribución de los datos de entrenamiento, alerta automáticamente al equipo de ingeniería de ML. El panel de control de la plataforma les ayuda a visualizar el desvío, diagnosticar la causa y activar un pipeline de reentrenamiento con datos recién etiquetados para adaptarse a los nuevos patrones de fraude.
Un gran equipo de ciencia de datos está colaborando en un modelo de predicción de abandono de clientes. Para evitar inconsistencias, utilizan las funciones de seguimiento de experimentos y versionado de una plataforma de MLOps. Cada ejecución de entrenamiento se registra, capturando la versión exacta del código, el hash del conjunto de datos, los hiperparámetros y las métricas resultantes. El artefacto del modelo entrenado se almacena luego en un registro de modelos central. Esto asegura que cualquier miembro del equipo pueda reproducir un experimento específico perfectamente, comparar resultados de manera justa y recuperar la versión exacta del modelo que fue aprobada para el despliegue, creando un flujo de trabajo transparente y auditable.
En una gran organización, varios equipos están construyendo diferentes modelos (por ejemplo, para marketing, ventas y soporte) pero a menudo requieren las mismas características de datos, como el 'valor de vida del cliente'. En lugar de que cada equipo calcule esta característica de forma independiente, utilizan una plataforma de MLOps con un almacén de características. Un equipo de ingeniería define y puebla el almacén de características con características de alta calidad y actualizadas. Los equipos de ciencia de datos pueden entonces simplemente obtener estas características precalculadas tanto para entrenar sus modelos como para la inferencia en tiempo real en producción. Esto ahorra tiempo de cómputo, previene el sesgo entre entrenamiento y servicio, y asegura la consistencia en todos los modelos.
Un equipo de marketing quiere probar un nuevo modelo de segmentación de anuncios contra el actual. Usando una herramienta de MLOps, realizan un despliegue campeón-retador. La plataforma enruta el 90% del tráfico al modelo 'campeón' existente y el 10% al nuevo modelo 'retador'. Recopila métricas de rendimiento (como las tasas de clics) para ambos modelos en tiempo real. Después de una semana, el equipo analiza los resultados en un panel comparativo. Dado que el modelo retador muestra una mejora del 15%, utilizan la plataforma para promoverlo sin problemas para que se convierta en el nuevo campeón, sirviendo ahora el 100% del tráfico.
Los reguladores exigen a una institución financiera que explique las decisiones de su modelo de aprobación de préstamos y que mantenga un rastro de auditoría claro. Utilizan una plataforma de MLOps que proporciona sólidas funciones de gobernanza de modelos. El registro de modelos de la plataforma almacena no solo el binario del modelo, sino también su linaje, incluidos los datos utilizados para el entrenamiento, el código y el científico de datos responsable. Cuando se requiere una auditoría, pueden generar instantáneamente un informe que detalla todo el historial de un modelo. Esto garantiza el cumplimiento de regulaciones como el RGPD y proporciona transparencia sobre cómo y por qué los modelos realizan sus predicciones.
MLOps, u Operaciones de Aprendizaje Automático, es una práctica para agilizar el proceso de llevar los modelos de aprendizaje automático del desarrollo a la producción. Combina los principios de DevOps con los desafíos únicos del ciclo de vida del aprendizaje automático. El objetivo principal de MLOps es automatizar y monitorear todos los pasos de la construcción de sistemas de ML, incluida la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos, el despliegue y el monitoreo continuo del rendimiento. Esto asegura que los modelos de ML se desplieguen de manera fiable, se mantengan de manera eficiente y ofrezcan un valor constante a lo largo del tiempo.
Aunque MLOps se inspira en DevOps, aborda varios desafíos únicos. DevOps gestiona principalmente el 'código' como el activo principal en un ciclo de vida de software. MLOps, sin embargo, debe gestionar tres componentes: código, modelos y datos. El ciclo de vida también es más complejo, ya que implica una fase experimental (entrenamiento y validación de modelos) que no existe en el desarrollo de software tradicional. Además, MLOps requiere un monitoreo continuo no solo para la salud del sistema, sino también para la degradación del rendimiento del modelo (desvío), lo que requiere herramientas y procesos especializados.
Una plataforma MLOps completa suele incluir varios componentes clave que trabajan juntos. Estos son:
Las herramientas de MLOps están diseñadas para un entorno colaborativo y son utilizadas por varios roles. Los Ingenieros de Aprendizaje Automático las usan para construir y automatizar pipelines de despliegue. Los Científicos de Datos las usan para rastrear experimentos, versionar modelos y comprender el rendimiento en producción. Los Ingenieros de DevOps las usan para integrar los flujos de trabajo de ML en procesos de CI/CD más amplios y gestionar la infraestructura. Finalmente, los Equipos de TI y Operaciones confían en ellas para monitorear la salud y la fiabilidad de los sistemas de IA en producción, asegurando que cumplan con los acuerdos de nivel de servicio.
Elegir la herramienta de MLOps adecuada depende de sus necesidades específicas. Considere los siguientes factores:
