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Operaciones de Machine Learning (MLOps)

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¿Qué son las operaciones de machine learning (MLOps)?

Los modelos de machine learning proporcionan insights valiosos al negocio, pero solo si esos modelos pueden acceder a los datos de la organización de forma continua y analizarlos. Las operaciones de machine learning (MLOps por sus siglas en inglés) son el proceso fundamental que lo hace posible.

Las MLOps son un proceso multifuncional, colaborativo e iterativo que pone en marcha las capacidades de data science. Para ello, las MLOps tratan el machine learning (ML) y otros tipos de modelos como artefactos de software reutilizables. Luego, los modelos se pueden implementar y monitorear continuamente mediante un proceso repetible.

Las MLOps ofrecen una integración continua y una implementación rápida y repetible de modelos. Como tal, ayudan a las empresas a descubrir información e insights valiosos a partir de sus datos con mayor rapidez. Las MLOps también incluyen el monitoreo y la repetición del entrenamiento continuo de modelos en producción para garantizar que funcionen de manera óptima a medida que los datos cambian (evolucionan) con el tiempo.

Los beneficios de las MLOps

Uno de los principales beneficios de las MLOps es que es compatible con tipos de modelos estadísticos, de data science y de aprendizaje automático, entre otros, para ofrecer un valor de negocios rápidamente. Para ello, las MLOps garantizan que los modelos se puedan implementar reiteradamente y monitorear de forma continua. El proceso de MLOps permite lo siguiente:

  • Implementar más modelos con mayor rapidez con procesos automatizados
  • Acelerar el tiempo de creación de valor con una rápida entrega de modelos
  • Optimizar la productividad a través de la colaboración y la reutilización de modelos
  • Reducir el riesgo de perder tiempo y dinero en modelos que nunca se incorporan a la producción
  • Monitorear y actualizar continuamente modelos a medida que los datos evolucionan con el tiempo

El proceso de MLOps

MLOps Lifecycle Process

Las MLOps son compatibles con la entrega rápida de modelos a medida. Una versión resumida del proceso de MLOps incluye los siguientes pasos:



Crear – esto implica la preparación de datos, la ingeniería de características, la creación de modelos y las pruebas.

MLOps- Build


Administrar – después de que se crean los modelos, a menudo se colocan en un repositorio de modelos que se puede auditar y cuenta con control de versiones para promover la reutilización en toda la organización.

MLOps- Manage


Implementar – este paso implica exportar el modelo o el pipeline, implementarlo e integrarlo en los sistemas y las aplicaciones empresariales de producción.

MLOps- Deploy


Monitorear – se requiere un monitoreo continuo para garantizar un rendimiento óptimo. A medida que los datos evolucionan, se puede volver a entrenar el modelo o se puede reemplazar el existente por uno nuevo.

MLOps- Monitor

Desafíos con MLOps

Muchas organizaciones se enfrentan a desafíos al trasladar modelos de aprendizaje automático a entornos de producción.

En promedio, entre el 60 % y el 80 % de los modelos creados con la intención de implementarlos nunca se llevan a cabo. Además, la implementación de un modelo suele tardar entre seis y ocho meses. Si implementas un modelo que se creó hace un período de seis a ocho meses, es posible que ese modelo ya esté obsoleto.

Las organizaciones que tienen dificultades para integrar las aplicaciones de aprendizaje automático en las aplicaciones de producción existentes hacen perder tiempo y dinero en proyectos de data science que nunca se incorporan en la producción. 

Las MLOps pueden reducir en gran medida el riesgo de que se produzcan tales fallas y hacer que los modelos se incorporen a la producción con mayor rapidez, ya que, en definitiva, ahí es donde ofrecerán el mayor valor a un negocio.

MLOps frente a DevOps frente a DataOps

Las MLOps unifican la recopilación de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos, la evaluación, la implementación y la repetición del entrenamiento en un solo proceso que los equipos pueden mantener. Esta colaboración y comunicación entre DevOps (operaciones de desarrollo), ITOps (operaciones de tecnología de la información), ingenieros de datos, equipos de data science y otros departamentos aportan un entendimiento común de cómo se desarrollan y mantienen los modelos de aprendizaje automático en producción, de forma similar a lo que las DevOps hacen por el software. 

Las DevOps se centran en la entrega continua de software y en la automatización de la integración, las pruebas y la implementación de código. No involucran la gestión de datos o analítica. El proceso de MLOps se conforma a partir de las DevOps y se basa en la colaboración con los equipos de desarrollo para los servicios de implementación de modelos.

DataOps (operaciones de datos) se encarga de administrar pipelines de datos y automatizar procesos a fin de reducir el tiempo requerido para completar el análisis de datos.

MLOps y automatización de procesos analíticos

La automatización de procesos analíticos (APA) es una solución más grande e integral que reúne los procesos importantes de preparación y combinación de datos, creación de modelos de aprendizaje automático y MLOps para ayudar a las organizaciones a obtener insights y resultados a partir de información con mayor rapidez.

La automatización de procesos analíticos conecta todos los bloques de creación de un flujo de trabajo de analítica y data science para permitir una toma de decisiones más rápida e inteligente. Con las soluciones de APA, es sencillo crear flujos de trabajo automatizados y repetibles para ahorrar tiempo a los científicos de datos y optimizar los procesos de preparación de datos, creación de modelos y MLOps.

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