¿Qué es MLOps y por qué lo necesitamos en 2024?

La tecnología de aprendizaje automático está ganando impulso, pero no todo el mundo consigue crear un modelo, y mucho menos implantarlo.

En realidad, la mayoría de los científicos de datos consideran que alrededor de 80% o más de sus proyectos se atascan antes de poder desplegar un modelo ML.

Si eres un científico de datos, probablemente esto te suene familiar. Puede que hayas creado un modelo increíble que funciona realmente bien en tu conjunto de datos de prueba, pero cuando llega el momento de desplegarlo en un entorno de producción, se viene abajo.

Pues bien, la verdad es que el desarrollo de modelos de ML es sólo una pieza del rompecabezas. Sin un despliegue, supervisión y mantenimiento adecuados, ni siquiera los mejores modelos ofrecerán todo su potencial.

MLOps es la solución a este problema.

En este artículo, exploraremos qué es MLOps y por qué seguirá siendo importante en 2024.

Auge de las operaciones de aprendizaje automático

Antes de entrar de lleno en las MLOP, entendamos primero su necesidad.

La necesidad de modelos de ML se ha disparado en los últimos años a medida que las empresas optan cada vez más por la toma de decisiones basada en datos. Las proyecciones indican que el mercado mundial de software de aprendizaje automático experimentará un impresionante crecimiento en los próximos años. Tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 28,72% de 2019 a 2027, alcanzando un valor sustancial de 35 700 millones de USD en 2027.

Aunque las cifras son atractivas, la realidad es que este crecimiento en la adopción de ML ha traído consigo nuevos retos. Sin embargo, construir e implantar un modelo de ML de alta calidad no es tarea fácil.

Tradicionalmente, los científicos de datos han sido los responsables de todo el proceso de ML, desde la preparación de los datos hasta la creación y despliegue de modelos.

Pero a medida que aumentan la complejidad y la escala de los proyectos de ML, ha quedado claro que se necesita un nuevo enfoque.

Aquí es donde entra MLOps.

Pero, ¿qué es exactamente MLOps?

¿Qué es MLOps?

Las operaciones de aprendizaje automático, o MLOps, consisten en hacer la vida más fácil cuando se trata de manejar y mantenerse al día con esos modelos de aprendizaje automático. Siguiendo un conjunto de prácticas de flujo de trabajo, el equipo de científicos de datos y los profesionales de operaciones pueden trabajar juntos con eficacia.

Piense en MLOps como el libro de jugadas para lanzar, supervisar y ajustar modelos de aprendizaje automático de forma inteligente y organizada.

Dominar estas prácticas no solo aumenta la calidad, sino que también agiliza la gestión y automatiza la implantación de modelos de aprendizaje automático (y aprendizaje profundo) en entornos de producción a gran escala. Además, alinear los modelos con las necesidades empresariales y las normas reglamentarias se convierte en un juego de niños.

In simple terms, MLOps aims for a seamless integration of ML models into software development by implementing a workflow of tools and best practices. This involves developing, continuously monitoring, deploying, and improving models to ensure they function accurately and efficiently throughout their lifecycle.

Fases clave de MLOps en el ciclo de vida del aprendizaje automático

Aunque no existe un enfoque único para el desarrollo de modelos de ML, el proceso implica recopilar y preparar datos, crear modelos, transformarlos en aplicaciones basadas en IA y desbloquear flujos de ingresos a partir de estas aplicaciones.

A continuación se ofrece una visión general de las fases típicas de los MLOP:

1. Recopilación y preparación de datos - Esta fase implica la recopilación de datos y la identificación de los datos relevantes necesarios para la construcción del modelo. Esto incluye la limpieza, el formateo y el aumento de los datos para hacerlos adecuados a los fines del ML.
2. Análisis de datos - Durante esta fase, los científicos de datos se centran en el análisis exploratorio de los datos y en la identificación de patrones y relaciones en el conjunto de datos que informarán la construcción del modelo.
3. Modelo de formación - Aquí, los equipos de datos experimentan con varios algoritmos para encontrar el que mejor se adapte al problema en cuestión.
4. Validación de modelos - El modelo entrenado se prueba y evalúa para determinar su rendimiento antes de implantarlo.
5. Despliegue de modelos - Una vez que el modelo se considera satisfactorio, se implanta en un entorno de producción.
6. Gestión y supervisión de modelos - Esta fase consiste en supervisar continuamente el rendimiento del modelo y realizar los ajustes necesarios.
7. Reentrenamiento de modelos - A medida que se dispone de nuevos datos, el modelo se vuelve a entrenar para garantizar su precisión y actualización.

Tanto si está empezando a introducirse en el aprendizaje automático en su organización como si ya se ha metido de lleno en las canalizaciones de ML, es bueno comprender cómo se alinean sus flujos de trabajo y procesos con el panorama general de MLOps.

MLOps frente a DevOps

Cuando te sumerges en MLOps, a menudo lo encontrarás entrelazado con discusiones sobre DevOps. Esto se debe a que, en cierto sentido, MLOps surgió de DevOps.

Cuando hablamos de DevOps, nos referimos a la automatización de las tareas operativas cotidianas y a la creación de entornos coherentes para el desarrollo y la implantación. Por otro lado, MLOps es un poco más experimental y se centra en las formas de gestionar y mantener bajo control las canalizaciones de datos.

En un modelo de aprendizaje automático, los datos cambian constantemente, por lo que el modelo debe adaptarse a los tiempos y ajustarse sobre la marcha. Esto significa que MLOps es esencialmente DevOps más control de versiones.

MLOps recoge algunos de los conocidos principios de DevOps en ingeniería de software y los aplica para acelerar el proceso de puesta en producción de modelos de ML.

Pero esto es lo que hay que recordar: los sistemas de aprendizaje automático son bastante distintos del software, por lo que tienen su proceso especial. Aunque puedan parecer iguales, los pasos de su ciclo de vida son diferentes para cada uno.

MLOps tiene tareas específicas como el desarrollo de modelos y la recopilación de datos. A continuación, se pasa a la fase de desarrollo. Aquí, el empaquetado, la creación de modelos y la verificación ocupan un lugar central. Las recompensas previstas de los MLOP incluyen una mayor calidad del código, parches más rápidos, actualizaciones, mayor satisfacción del cliente y, en última instancia, lanzamientos más fluidos.

Pasemos a los principios de MLOps para comprender mejor cómo funciona todo.

Principios MLOps

Al igual que en DevOps, los principios desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento de MLOps. He aquí seis de los principios cruciales, pero podría haber incluso más:

Reproducibilidad

Un aspecto clave de un proyecto sólido de aprendizaje automático es la capacidad de reproducir los resultados.

Normalmente, los ingenieros de aprendizaje automático no se centran mucho en esto, sobre todo al principio, cuando se dedican principalmente a jugar con datos, modelos y diferentes conjuntos de parámetros. Esta experimentación puede conducir a hallazgos inesperados, como el descubrimiento de valores óptimos. Sin embargo, para ayudar a mantener tu proyecto, es importante centrarse en la reproducibilidad de los experimentos.

Para que los MLOps mejoren realmente los esfuerzos de aprendizaje automático, todos los componentes, como el diseño, el procesamiento de datos, el entrenamiento del modelo, el despliegue y otros artefactos cruciales, deben almacenarse meticulosamente. Esto garantiza la fácil reproducibilidad del modelo a partir de los mismos datos de entrada.

Versionado

El control de versiones consiste en realizar un seguimiento de los cambios en el código, los datos y los modelos de la canalización de aprendizaje automático. Es como tener un registro histórico que ayuda a garantizar que el canal pueda repetirse y reproducirse.

Cuando se trata de modelos de aprendizaje automático, el control de versiones es clave. Con tantas cosas que pueden agitar los datos o lanzar una bola curva a un modelo, tener diferentes versiones a las que recurrir es un salvavidas. De este modo, puedes volver fácilmente a una versión anterior o localizar dónde se ha corregido un error cuando las cosas se tuercen.

Git es una de las herramientas MLOps que puedes utilizar como sistema de control de versiones. Se utiliza mucho para hacer un seguimiento de los cambios en el código, los datos y los modelos.

Probando

En el mundo de DevOps, las pruebas desempeñan un papel fundamental en el desarrollo de software, y el aprendizaje automático no es una excepción.

MLOps ofrece un enfoque estructurado de las pruebas para sistemas de aprendizaje automático, centrándose en tres componentes principales del proceso de desarrollo:

• canal de datos
• Canalización de modelos ML
• proceso de aplicación

La integración y la facilidad de uso de cada función se prueban para garantizar la fiabilidad del modelo validado de su proyecto de ML.

Supervisión

A menudo se considera que la supervisión de modelos es lo último que se hace en los sistemas MLOps o ML. Pero aquí está la vuelta de tuerca: en realidad, la supervisión debería iniciarse pronto, incluso antes de que el modelo entre en producción.

No se trata sólo de desplegar inferencias que requieren una observación cuidadosa. Debe ser capaz de visualizar y realizar el seguimiento de experimentos en modelos entrenados.

Para asegurarse de que su modelo cumple las expectativas, supervise las dependencias, las versiones de los datos, el uso y los cambios realizados en el modelo. Registre previamente los comportamientos esperados del modelo y utilícelos como referencia. Cuando el modelo entrenado y validado tenga un rendimiento inferior o presente picos irregulares, tome las medidas necesarias.

Automatización

Cuando se trata de automatización, no existe una solución única. Todo depende del equipo, de los objetivos del proyecto y de cómo esté configurado el equipo.

Pero, es innegable que la automatización es clave para implementar con éxito MLOps en proyectos de machine learning. El nivel de automatización en tu modelo de ML decide cómo de maduro es tu proceso de ML, acelerando el entrenamiento, desarrollo y despliegue del modelo.

Este enfoque promueve un flujo de trabajo de ML totalmente automatizado activado por eventos significativos sin intervención humana. La automatización mediante MLOps se produce en tres etapas:

• Proceso manual: La etapa inicial implica el proceso estándar de aprendizaje automático, en el que los modelos se validan manualmente, se prueban y se ejecutan de forma iterativa para entrenar el modelo de operaciones automatizadas.
• Automatización de tuberías ML: En este caso, el modelo se somete a un entrenamiento continuo. Los nuevos datos activan el proceso automático de validación y reentrenamiento sin intervención manual, como en la primera fase.
• Automatización de canalizaciones CI/CD: De forma similar a DevOps, la integración y entrega continuas se encuentran en la tercera fase para construir, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma automática.

Flujo de trabajo continuo

Uno de los principios DevOps ampliamente adoptados que seguimos en MLOps es el flujo de trabajo continuo en la canalización de ML.

Los modelos de aprendizaje automático son como "trabajos en curso", que se ajustan en función de los nuevos datos. MLOps facilita la ejecución de los pasos de ingeniería de ML:

• integración continua (IC)
• entrega continua (CD)
• pruebas continuas (CT)
• control continuo (CM)

El flujo de trabajo continuo tiene como objetivo reducir los cuellos de botella en el proceso de ML y garantizar un flujo fluido de tareas desde el desarrollo hasta la implantación. Esto facilita la identificación y solución de problemas en las primeras fases del proceso, lo que acelera la comercialización de los modelos de ML.

¿Por qué necesita MLOps?

En 2024, veremos más modelos de aprendizaje automático en uso de producción que nunca, y los MLOps desempeñarán un papel importante en ese crecimiento.

Hay varias razones por las que necesita aplicar MLOps en su ciclo de vida de aprendizaje automático:

Mejora del rendimiento del modelo ML

MLOps le ayuda a aplicar las mejores prácticas para entrenar, probar y desplegar modelos. Esto significa que sus modelos ML están optimizados para un mejor rendimiento en producción con menos tiempo de inactividad.

Con MLOps, las organizaciones pueden mantenerse en la cima de su juego supervisando y afinando los modelos ML en tiempo real, dando un impulso al rendimiento y la precisión. Cuando tenga un modelo ML sólido, ¡escalar todo lo que quiera! Gracias a MLOps, las organizaciones pueden desplegar modelos ML a escala, garantizando la fiabilidad y una integración perfecta con los sistemas existentes.

Ahorrar más dinero

Actualizar y ajustar un modelo de ML para mantener su precisión puede ser una lata, especialmente si todo es manual. Mediante la automatización con MLOps, las organizaciones pueden ahorrar recursos que se habrían destinado a tareas manuales que consumen mucho tiempo. Así se reducen los errores y se acelera la implementación, con lo que se obtienen resultados más rápidamente.

MLOps no solo ahorra dinero, sino que cambia las reglas del juego a la hora de ampliar los proyectos de IA y poner los modelos en producción. Transforma todo el proceso de aprendizaje automático automatizando tareas, facilitando la detección de errores y mejorando la gestión de modelos.

Mejora de la gobernanza y el cumplimiento

La seguridad es una de las principales preocupaciones de las organizaciones en la era digital. MLOps garantiza el cumplimiento y la gobernanza de los datos, facilitando el seguimiento de quién accede a ellos y por qué.

Las prácticas de MLOps ayudan a las organizaciones a implantar medidas de seguridad y cumplir las normas de privacidad de datos. Vigilar el rendimiento y la precisión también ayuda a controlar la desviación del modelo a medida que llegan nuevos datos, lo que permite tomar medidas proactivas para mantener los niveles de precisión.

Fomentar la colaboración para aumentar la productividad

Los equipos de ciencia de datos, ingenieros de software y operaciones de TI pueden disponer de una plataforma común gracias a MLOps. Con MLOps, los modelos de ML pasan sin problemas de la fase de formación a la de despliegue sin ningún obstáculo.

MLOps también anima a los científicos de datos y a los ingenieros a trabajar juntos en el mismo proyecto para mejorar la colaboración. Esta colaboración se traduce en un desarrollo y despliegue más rápidos de los modelos, y consigue una entrega continua.

Gestión eficaz del ciclo de vida del LD

MLOps ayuda a las organizaciones a gestionar y mantener todo el ciclo de vida del modelo ML de forma más eficaz. Desde la preparación de los datos hasta el despliegue del modelo, MLOps garantiza el seguimiento y la gestión minuciosos de cada paso.

Con las prácticas de MLOps implantadas, los equipos pueden seguir fácilmente todos los cambios realizados en el modelo, supervisar su rendimiento y realizar los ajustes necesarios en tiempo real. Esto permite gestionar mejor los proyectos complejos y aumentar la eficiencia.

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El mundo verá más aplicaciones de aprendizaje automático en los próximos años, y los MLOps serán un componente fundamental para que esto ocurra.

En StarTechUP, estamos aquí para ayudarle en su proyectos de aprendizaje automático!

Tanto si desea construir un modelo ML desde cero como si necesita ayuda en el entorno de desarrollo o experimentación, nuestro equipo de expertos puede guiarle a lo largo del proceso. Con nuestra experiencia en MLOps y Prácticas DevOpspodemos ayudarle a crear canalizaciones de ML sólidas y eficientes que permitan a su organización escalar sin problemas.

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