El auge de MLOps

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pensamiento, conocimiento, aprendizaje

El desarrollo de modelos de aprendizaje automático (ML) es una tarea para los científicos de datos. Administrar estos modelos en producción puede ser aún más difícil.

Para tener resultados exitosos, los científicos de datos deben reconocer la deriva del modelo, volver a entrenar el modelo con conjuntos de datos actualizados, mejorar el rendimiento y mantener las plataformas tecnológicas subyacentes. Por lo tanto, desarrollar modelos listos para producción es algo difícil y largo de lograr.

Siempre aparecen nuevos desafíos una vez que los modelos ML se implementan en producción y se utilizan dentro de los procesos comerciales. Con más organizaciones que adoptan ML, es necesario estar al tanto de la gestión y las operaciones del modelo. Aquí es donde entra en juego MLOps (operaciones de aprendizaje automático) para hacer que la gestión y las operaciones de modelos sean más fáciles y rápidas.

MLOps es el uso de modelos de aprendizaje automático por parte de los equipos de DevOps. MLOps tiene como objetivo agregar disciplina al desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático mediante la definición de procesos para hacer que el desarrollo de ML sea más confiable y productivo. MLOps es un conjunto de mejores prácticas para que las empresas ejecuten la IA con éxito.

Sin embargo, el desarrollo de modelos ML es relativamente nuevo y requiere una amplia experimentación y optimización. Los científicos de datos deben esforzarse por demostrar la precisión de sus modelos.

Al igual que en el desarrollo de software, los modelos ML requieren mantenimiento y mejoras frecuentes, ya que mantienen el código, las plataformas y la infraestructura, así como la deriva del modelo. Cuando hay nuevos datos disponibles, los modelos tienden a desviarse y las predicciones y recomendaciones proporcionadas por los modelos de aprendizaje automático se desvían de los resultados esperados.

Uno de los beneficios más importantes de MLOps es que ayuda a llevar los flujos de trabajo de ML a producción al disminuir la tensión entre los equipos de ciencia de datos y los equipos de operaciones. Los sistemas MLOps crean buenas canalizaciones dinámicas y adaptables que luego mejoran los sistemas DevOps y pueden adaptarse a modelos cambiantes basados ​​en KPI.

Además, los MLOps permiten cambios automáticos y optimizados midiendo y ordenando constantemente el comportamiento del modelo cuando se está ejecutando. MLOps también puede ayudar en las capacidades regulatorias, ya que es capaz de reproducir modelos de acuerdo con los estándares originales. Por lo tanto, los sistemas continúan funcionando según los requisitos originales a pesar del cambio en tuberías y modelos.

MLOps puede detectar anomalías y defectos en el desarrollo del aprendizaje automático rápidamente, lo que ayuda a los equipos de TI a comprender rápidamente lo que se necesita corregir y mejorar. Esto conduce a menos fallas o ralentización de los sistemas. Los MLOps admiten modelos a medida que se adaptan a su propia evolución y deriva en los datos, por lo que desarrollan sistemas dinámicos.

Por lo tanto, MLOps está impulsando la credibilidad, confiabilidad y productividad del desarrollo del aprendizaje automático, lo que lleva al aprendizaje automático a ser un activo respetado del desarrollo de software.

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