MLOps (Operaciones de aprendizaje automático)

MLOps (Machine Learning Operations) es un proceso de desarrollo de software que se utiliza para gestionar el despliegue, la supervisión y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático (ML). Reúne los procesos implicados en el desarrollo y las operaciones de ML, como la ingeniería de datos, la formación y las pruebas de modelos, el despliegue de modelos y la supervisión del rendimiento de los modelos.

MLOps es una disciplina relativamente nueva que combina las habilidades de la ingeniería de software, la ingeniería de aprendizaje automático y DevOps. Proporciona una plataforma unificada para que los equipos de ML colaboren mejor y gestionen eficazmente el ciclo de vida de los modelos de ML. Esto incluye la creación de pipelines de ML reproducibles, la automatización de la orquestación de datos, la formación de modelos y el despliegue de modelos. También ayuda a agilizar la gestión de modelos para permitir que los desarrolladores identifiquen y reaccionen rápidamente a la desviación de la precisión del modelo con reinicios y reentrenamientos automatizados del modelo.

MLOps proporciona una plataforma en la que científicos de datos, ingenieros de software e ingenieros de DevOps pueden colaborar para crear, desplegar y supervisar aplicaciones basadas en ML. Los desarrolladores pueden utilizar MLOps para optimizar las canalizaciones de datos, automatizar el reentrenamiento de modelos y desplegar rápidamente nuevas versiones de modelos en producción. Esto ayuda a los desarrolladores a reducir el tiempo de comercialización de las nuevas aplicaciones de ML y facilita la implantación y el mantenimiento de los modelos al tiempo que se controlan los costes.

MLOps también va de la mano con las prácticas de Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD) utilizadas para automatizar los flujos de trabajo de desarrollo de software y mejorar la calidad general del sistema de software que se está creando. Esto garantiza que las iteraciones de un modelo determinado puedan entregarse más rápidamente y con mayor precisión, asegurando al mismo tiempo que siga estando listo para la producción.

En resumen, MLOps es una plataforma que combina los elementos de la ingeniería de software tradicional con el aprendizaje automático para desplegar y gestionar modelos de forma rentable y eficiente. Ayuda a los equipos de científicos de datos y desarrolladores a iterar rápidamente sobre modelos, automatizar el despliegue y mantenimiento de modelos y entregar modelos a producción con mayor precisión.