MLOps: Las bases de una exitosa estrategia de IA

Cuando se construye un proyecto web como equipo, hay que seguir pasos específicos para producir software de alta calidad de manera sistemática, organizada y rentable. Los marcos de trabajo son conjuntos de prácticas y métodos que nos ayudan a lograr resultados óptimos en nuestros proyectos, pues ayudan a la creación de procesos eficientes y a la reducción de los tiempos de entrega. 

Uno de los marcos de trabajo más populares y eficaces actualmente es el enfoque DevOps, ya que gracias a él, es posible obtener resultados satisfactorios sin alargar los tiempos de producción y con costos reducidos. 

Sin embargo, con el creciente avance de las nuevas tecnologías basadas en aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), es imprescindible que las empresas empiecen a adoptar estas nuevas herramientas en sus servicios y flujos de trabajo. Debido a su gran utilidad, es solo cuestión de tiempo antes de que se conviertan en las más utilizadas.

Por lo tanto, toda empresa que no quiera perder terreno en su competitividad debe encontrar la manera de escalar sus operaciones de Machine Learning e implementar estos modelos dentro de sus servicios o productos, siendo el enfoque DevOps (por su gran eficiencia y eficacia) un canal ideal para su implementación e integración.

Así es como nace un nuevo marco de trabajo llamado MLOps, que se define como la fusión entre el marco DevOps, el Machine Learning y la ingeniería de datos, el cual tiene un enfoque similar al de DevOps, pero con los beneficios que trae el ML y la IA.

MLOps ¿De qué se trata?

Cada día se genera en el mundo una cantidad gigantesca de datos de todo tipo, lo que hace que sea posible explorar, experimentar y teorizar con estos datos para desarrollar modelos de aprendizaje automático o Machine Learning.

Sin embargo, para aplicar estos modelos en la vida real y que, además, puedan aportar soluciones a problemas reales, es necesario ejecutar varios procesos: filtrar estas grandes cantidades de datos, configurar el control de versiones y la ejecución de entrenamiento de modelos, así como también, los canales para la implementación y monitoreo de los mismos, entre otros.

MLOps (Machine Learning Operations) llega para simplificar todos estos procesos y la automatización de los modelos de Machine Learning y Deep Learning para los entornos a gran escala. Logrando de esta manera, optimizar la comunicación entre los datos y las operaciones, aumentar el rendimiento y obtener (con la implementación de dichos modelos) resultados satisfactorios.  

Este es un enfoque cuyo propósito es el de unificar el ciclo del aprendizaje automático con el del lanzamiento de aplicaciones de software, por ende, aporta varios beneficios:

• Permite realizar pruebas automatizadas de aprendizaje (Validación de datos y pruebas e integración de modelos ML).

• Con MLOps es posible la integración de los principios del enfoque ágil a los proyectos.

• Soporta modelos de aprendizaje automático y grupos de datos para construirlos.

• Reduce las limitaciones técnicas en los modelos de aprendizaje.

• MLOps es una práctica independiente del marco de trabajo, plataforma, estructura y lenguaje utilizado en el proyecto. 

¿Por qué la implementación de MLOps es importante?

MLOps es útil para crear flujos de trabajo eficientes, los cuales puedan desarrollar e implementar modelos de aprendizajes automáticos, que aporten soluciones con tiempos de comercialización rápidos y con costos de producción reducidos.

De igual manera funciona como una especie de mapa que guía a los usuarios, equipos pequeños y empresas a cumplir sus objetivos, aun si se cuenta con un presupuesto o recursos limitados. 

El ciclo de vida de un modelo de aprendizaje automático (ML) o frases clave.

Normalmente comienza con la definición de una necesidad o de una solución a un problema que tiene cierto potencial comercial, una vez que es definido, su implementación debe hacerse tomando los siguientes pasos:

1. Extracción de datos: Recopilación y extracción de los datos relacionados de diferentes fuentes. 

2. Análisis exploratorio de datos: Es la comprensión científica y análisis de los datos subyacentes y de sus propiedades.

3. Preparación de datos: Consiste en la selección de los datos para la posterior implementación de una solución de ML.

4. Crear el modelo de aprendizaje automático: Consiste en la creación y posterior entrenamiento de modelos de ML por medio de algoritmos basados también en ML.

5. Evaluación y validación del modelo: 

Es la parte del ciclo en donde se hace el cálculo del modelo dentro del grupo de datos de prueba para luego validar su rendimiento.

6. Implementación: A partir de este punto, se implementa el modelo de ML en producción

• Monitoreo: En esta fase se recopilan las métricas e indicadores que reflejan el rendimiento, esto, para evaluar la salud del mismo y los posibles problemas.

• Re-entrenamiento: Consiste en ejecutar un re-entrenamiento del modelo de manera periódica, utilizando datos nuevos para mantener su precisión y rendimiento.

Desplegar modelos de IA/aprendizaje automático en el entorno de producción con MLOps.

Uno de los grandes beneficios que las soluciones MLOps ofrece a las empresas y equipos de desarrollo, es que simplifican las implementaciones, ya que gracias a su fácil acceso, los modelos ML pueden entrar en producción mucho más rápido, esto se puede lograr, por ejemplo, utilizando contenedores de Docker o Kubernetes.

Estas herramientas permiten una mayor escalabilidad y disposición de cargas de trabajo de la IA en múltiples entornos, lo que se traduce en un flujo de trabajo de ML sincronizado, creados en marcos de trabajo diferentes y de manera distribuida, sin que sea necesaria una configuración manual de su infraestructura.

Introducción de un modelo de aprendizaje automático en un proceso empresarial

Si bien es cierto que la implementación de los modelos ML puede ser simplificada, también es muy cierto que para introducir una de estas soluciones se requiere de muchas habilidades y servicios. 

No se trata solo de crear modelos y de la recopilación de datos, puesto que el éxito de una de estas soluciones depende de diferentes factores, como la elección de datos eficientes, el monitoreo del modelo implementado, el diseño de software y hardware complementarios y el alojamiento ideal de los modelos.

Para ello, existen métodos y procesos que facilitan la adopción de la IA en cualquier flujo de trabajo o empresa, así como también, la transferencia de la información y los conocimientos en cuanto a su utilidad y beneficios. 

Aplyca y las MLOps

En Aplyca contamos con el conocimiento para la aplicación de prácticas de MLOps y asociadas a la IA en un entorno empresarial.

Lo invitamos a contactarnos para discutir las necesidades de sus proyectos.