¿Qué es MLOps? Operaciones de aprendizaje automático explicadas

MLOps, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, es un conjunto dinámico de prácticas diseñadas para agilizar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático (ML), desde la ideación hasta la producción.

Inspirado en los principios de DevOps, MLOps aplica estas prácticas a los desafíos únicos de desarrollar, implementar y mantener soluciones de aprendizaje automático. Al fusionar la experiencia de científicos de datos, ingenieros de ML y profesionales de TI, MLOps garantiza que los sistemas de ML sean sólidos, escalables y capaces de ofrecer valor comercial tangible.

MLOps conecta la naturaleza experimental de la ciencia de datos con las exigencias sistemáticas de TI y DevOps en las empresas. Con la inteligencia artificial (IA) como motor clave en las empresas modernas, MLOps resulta esencial para escalar las soluciones de IA con eficacia. Descubra cómo F5 impulsa estrategias MLOps con una infraestructura de IA potente.

Desarrollar modelos de ML es solo la mitad del trabajo; poner en marcha estos modelos en entornos de producción del mundo real es donde reside la verdadera complejidad. Sin MLOps, gestionar modelos de ML se vuelve un proceso caótico lleno de contratiempos como: 

• Deriva del modelo: El rendimiento del modelo disminuye con el tiempo debido a cambios en los datos subyacentes. 
• Falta de automatización: Los procesos manuales para desplegar y reentrenar modelos son lentos y propensos a errores. 
• Desafíos de escalabilidad: Escalar los flujos de trabajo de ML para adaptarse al aumento de volúmenes de datos o a la demanda de usuarios resulta complicado sin contar con sistemas adecuados. 

MLOps aborda estos problemas automatizando flujos de trabajo repetibles, permitiendo una monitorización robusta, mejorando el control granular de versiones para modelos de aprendizaje automático y garantizando la escalabilidad para gestionar cargas de trabajo de nivel empresarial. 

Además, los sistemas impulsados por IA evolucionan rápidamente hacia “fábricas de IA” que potencian las aplicaciones de próxima generación. Al adoptar MLOps, las organizaciones optimizan el desarrollo de IA y mejoran la eficiencia operativa. Explora en detalle cómo las fábricas de IA están transformando los procesos empresariales en uno de nuestros blogs relacionados.

El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es un proceso iterativo, en el que hacemos mejoras continuas basadas en nuevos datos y conocimientos. MLOps garantiza que estas iteraciones estén bien documentadas mediante prácticas de control de versiones, lo que permite a los equipos rastrear, comparar y reproducir los cambios en el modelo. Al proporcionar una trazabilidad clara para los experimentos de ML, MLOps evita confusiones y fomenta la colaboración entre equipos.

Las canalizaciones de integración continua y despliegue continuo (CI/CD), un pilar en el DevOps tradicional, se reinventan para flujos de trabajo de ML con MLOps. Los pipelines de despliegue no solo integran cambios en el código, sino que también prueban modelos entrenados con conjuntos de datos de validación para garantizar que se cumplan las métricas de rendimiento antes de lanzar nuevas versiones a producción. Esto acelera la entrega y fomenta la innovación, manteniendo la calidad del modelo.

Los sistemas de ML dependen de los datos, y administrar las rutas de datos puede resultar un desafío. MLOps proporciona herramientas y prácticas para preparar, limpiar y transformar datos eficazmente, asegurando entradas de alta calidad para entrenar modelos. Prácticas esenciales de ingeniería de datos, como el seguimiento del linaje y los almacenes de características, garantizan una ruta de datos consistente y fiable.

No se puede predecir el comportamiento de los modelos de ML sin una monitorización eficaz. En MLOps, dispones de herramientas para seguir el rendimiento en tiempo real, detectar desviaciones y supervisar la seguridad, asegurando que los modelos funcionen según lo esperado al cambiar las condiciones. Implementar una observabilidad proactiva reduce las interrupciones y garantiza el cumplimiento en sectores regulados.

Aunque MLOps se inspira en DevOps, sus enfoques difieren por la naturaleza única de los flujos de trabajo de ML. Ambos comparten prácticas como integración continua, pruebas automatizadas y entrega continua. Sin embargo: 

• Centrado en datos frente a centrado en código: MLOps gestiona conjuntos de datos de entrenamiento y el rendimiento del modelo, mientras que DevOps se enfoca principalmente en el código. 
• Equipos colaborativos: MLOps requiere que desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de ML y equipos de TI trabajen juntos. 
• Iteración del modelo: A diferencia del control de versiones de software en DevOps, en MLOps también debemos versionar conjuntos de datos, pesos del modelo y flujos de trabajo para tener en cuenta los cambios en los datos de entrada y los algoritmos. 

Escalar soluciones de IA implica no solo desplegar modelos en producción, sino también garantizar operaciones sostenibles a medida que aumentan las demandas de los usuarios. MLOps facilita esto al implementar infraestructura escalable con plataformas como Kubernetes y servicios en la nube. Además, MLOps fomenta la equidad y la gobernanza al reducir el sesgo de datos e integrar prácticas sólidas de seguridad para proteger sistemas de ML sensibles contra explotación o fugas de datos. Descubre cómo F5 impulsa implementaciones de IA seguras y escalables con su conjunto de tecnologías.

Para implementar MLOps, debes diseñar una estrategia que integre automatización inteligente, gobernanza e infraestructura cloud-native. Aquí tienes algunos pasos para guiar a los equipos en la adopción de las mejores prácticas: 

1. Canalizaciones automatizadas: Cree automatización integral para el entrenamiento, la validación y la implementación de modelos. 
2. Gobernanza: Establece control de versiones para modelos y conjuntos de datos y garantiza el cumplimiento de las normativas. 
3. Flujos de trabajo nativos de la nube y en contenedores: Aprovecha tecnologías como Kubernetes para implementar despliegues escalables y resistentes. 
4. Colaboración interfuncional: Facilitamos la colaboración entre los equipos de ciencia de datos y DevOps alineando sus flujos de trabajo y herramientas. 

El éxito de MLOps radica en aprovechar las herramientas adecuadas. Entre los frameworks y plataformas más utilizados se encuentran:  

• Kubernetes: Potencia una infraestructura escalable para implementar sistemas de aprendizaje automático. 
• Flujo ml : Realiza un seguimiento de los experimentos, administra modelos y los implementa en producción. 
• TensorFlow Extended (TFX): Ofrecemos una plataforma completa para desplegar pipelines de aprendizaje automático. 

Al combinar estas herramientas, los equipos pueden crear, desplegar y supervisar sistemas de aprendizaje automático con eficiencia y precisión. 

El futuro de MLOps se está configurando mediante rápidas innovaciones en IA y automatización. Las tendencias emergentes apuntan a una mayor adopción de AutoML (aprendizaje automático automatizado) y arquitecturas sin servidor para desplegar modelos ligeros. Además, a medida que la IA generativa gana terreno en las aplicaciones, las prácticas de MLOps deben adaptarse para gestionar pipelines y conjuntos de datos más complejos responsables de las decisiones de IA.