Plataformas MLOps

Que es MLOPS

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps del inglés, Machine Learning Operational Pipelines) son la práctica de desarrollar, probar, implementar y mantener de manera eficiente aplicaciones de aprendizaje automático (ML) en producción. MLOps automatiza y monitorea todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y permite una colaboración fluida entre equipos, lo que resulta en un tiempo de producción más rápido y resultados reproducibles.

Plataformas MLOPS

Las Plataformas MLOPs proporcionan conjuntos de datos y sus propiedades que se utilizan como entradas para un modelo de aprendizaje automático.

En definitiva es es una práctica de ingeniería de software que se centra en la integración y el despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Es un enfoque para colaborar y coordinar el trabajo de equipos de desarrollo de software y equipos de ciencia de datos durante todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático, desde la idea hasta la implementación y el mantenimiento.

Un ejemplo de MLOps podría ser el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para predecir el tiempo de respuesta de una aplicación web. Los científicos de datos podrían trabajar en el procesamiento y limpieza de datos, el entrenamiento y la evaluación del modelo, mientras que los ingenieros de software podrían trabajar en la integración del modelo en la aplicación web y el despliegue del modelo en un entorno de producción. Los equipos podrían utilizar herramientas y plataformas de MLOps para coordinar y automatizar el proceso de desarrollo y despliegue del modelo.

Almacenes de funciones MLOPs

El almacén de funciones MLOPs es una herramienta muy útil para los científicos de datos, ya que les permite acceder fácilmente a las mejores funciones para sus modelos. También hace que sea más fácil implementar modelos en producción, lo que significa que pueden usarse para tomar decisiones importantes. Además, el almacén de funciones puede ayudar a mejorar la precisión de los modelos de científicos de datos. Esto es así ya que tienen metadatos adicionales para cada función, lo que significa que pueden elegir las mejores funciones para sus modelos.

El almacén de funciones para Machine Learning también puede ser muy útil para trabajar en equipo. Permite que todos en la empresa compartan su trabajo y eviten la duplicación de esfuerzos, lo que puede ahorrar tiempo y dinero. Además, puede ayudar a rastrear el linaje de una función, lo que significa que podemos saber cómo se generó y tener informes para el cumplimiento normativo.

Referencias:

Un buén blog para conocer más sobre MLOPS, conceptos y novedades es https://www.iguazio.com/blog/