Las mejores herramientas de MLOps

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son un aspecto crucial de los proyectos modernos de aprendizaje automático (ML). Es una disciplina que salva la brecha entre la ciencia de datos y las operaciones de TI. MLOps incluye las prácticas y las herramientas que ayudan a gestionar y optimizar el ciclo de vida de ML de extremo a extremo, desde la preparación de los datos hasta el despliegue y la supervisión de los modelos. A medida que los modelos de ML automático se vuelven más complejos y su implementación es más frecuente, las organizaciones necesitan herramientas especializadas para manejar los aspectos operativos de estos modelos, lo que garantiza que funcionan según lo previsto y proporcionan valor con el tiempo.

En este artículo, veremos lo que implica la disciplina MLOps y exploraremos algunas de las herramientas que ayudan a dar vida a este paradigma de desarrollo del aprendizaje automático.

¿Qué es MLOps?

MLOps, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, es un conjunto de prácticas que combina los principios de DevOps, la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. El objetivo de MLOps es automatizar y optimizar todo el ciclo de vida del ML, desde la recogida de datos y la formación en modelos hasta el despliegue, la supervisión y la gobernanza.

En esencia, MLOps busca implementar y mantener modelos de aprendizaje automático de manera fiable y eficiente en entornos de producción. Al acabar con los silos entre los científicos de datos, los ingenieros de ML y los equipos de operaciones de TI, MLOps fomenta una mejor colaboración y garantiza que todos trabajen dentro de un marco unificado.

La implementación de las prácticas MLOps ofrece varios beneficios clave, como:

• Colaboración mejorada: MLOps ayuda a salvar la brecha entre diferentes equipos, lo que permite que los científicos de datos, los ingenieros de ML y el personal de operaciones trabajen juntos de manera más eficiente.
• Automatización mejorada: MLOps automatiza muchos aspectos del ciclo de vida del ML automático, como el despliegue, el escalamiento y la supervisión de modelos. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para gestionar los modelos en producción.
• Escalabilidad: Con MLOps, las organizaciones pueden escalar sus operaciones de ML de manera más efectiva. A medida que aumenta el número de modelos en producción, las herramientas MLOps garantizan que estos modelos pueden gestionarse y supervisarse sin una intervención manual significativa.

La importancia de las herramientas MLOps

La complejidad de gestionar los modelos de aprendizaje automático en los entornos de producción exige el uso de herramientas MLOps especializadas. Estas herramientas están diseñadas para manejar varios aspectos del ciclo de vida del ML, desde el procesamiento de datos y la formación en modelos hasta el despliegue y la supervisión. Su importancia radica en las capacidades clave que proporcionan para mejorar la eficiencia y la efectividad de las operaciones de ML.

Una de las principales ventajas de las herramientas MLOps es su capacidad para automatizar las tareas repetitivas, como la implementación, el escalamiento y la supervisión de modelos. Esta automatización reduce el riesgo de errores humanos y permite que los equipos se centren en actividades más estratégicas, lo que ahorra tiempo y esfuerzo y garantiza la coherencia y la fiabilidad en la gestión de los modelos.

Las herramientas MLOps también desempeñan un papel crucial para facilitar la colaboración entre los científicos de datos, los ingenieros de ML y los equipos operativos. Al proporcionar características que permiten un trabajo en equipo fluido, estas herramientas ayudan a acabar con los silos, mejorar la comunicación y acelerar el desarrollo y el despliegue de los modelos de ML.

Otro aspecto clave de las herramientas MLOps es su compatibilidad con la escalabilidad. A medida que las organizaciones escalan sus operaciones de ML, estas herramientas ofrecen características como el control de versiones, la reproducibilidad y el escalamiento automatizado para manejar la complejidad creciente de los modelos y los conjuntos de datos sin una intervención manual significativa.

Las herramientas MLOps también proporcionan unas sólidas capacidades de supervisión y gobernanza. Esto permite que los equipos realicen un seguimiento del rendimiento de sus modelos, garanticen el cumplimiento de las normativas y mantengan la integridad de sus despliegues de ML. Al utilizar estas herramientas, las organizaciones pueden obtener el máximo valor de sus inversiones en ML e impulsar la innovación mediante una gestión efectiva de los modelos.

Las mejores herramientas de MLOps

El panorama de las operaciones de ML contiene una amplia gama de herramientas, cada una de las cuales ofrece características y capacidades únicas para abordar los diversos retos que plantea la gestión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Aquí tiene una descripción general de algunas de las principales herramientas de MLOps actualmente disponibles:

1. Flujo de aprendizaje automático

MLflow es una plataforma de código abierto diseñada para administrar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Desarrollado por Databricks, MLflow se ha convertido en una de las herramientas MLOps más populares debido a su flexibilidad y amplio conjunto de características. La plataforma consta de cuatro componentes clave:

• Seguimiento: El componente de seguimiento de MLflow permite a los usuarios registrar y consultar experimentos, incluidos código, datos, configuración y resultados. Esto facilita el seguimiento del progreso del desarrollo del modelo, la comparación de diferentes experimentos y la garantía de reproducibilidad.
• Proyectos: MLflow organiza el código ML en proyectos reutilizables y reproducibles. Cada proyecto contiene un entorno de conda autónomo y un conjunto de parámetros, lo que simplifica el proceso de compartir y reproducir experimentos en diferentes entornos.
• Modelos: MLflow proporciona un formato estandarizado para empaquetar y versionar modelos de aprendizaje automático. Esto permite que los modelos se implementen en diferentes plataformas y entornos de tiempo de ejecución con unos cambios mínimos, lo que mejora la portabilidad y la coherencia.
• Registro de modelo: El registro de modelos de MLflow actúa como un hub centralizado para gestionar todo el ciclo de vida de un modelo, desde el desarrollo inicial hasta el despliegue en producción. Ofrece funciones como el control de versiones, las transiciones de fase y las anotaciones, lo que facilita la supervisión y el control de los modelos con el tiempo.

Ventajas:

• Amplias capacidades de seguimiento y gestión de experimentos que permiten que los equipos supervisen y comparen eficazmente el progreso de sus proyectos de ML.
• Integración perfecta con una amplia gama de marcos y bibliotecas de aprendizaje automático populares, incluidos TensorFlow, PyTorch y scikit-learn
• Un fuerte apoyo comunitario y un desarrollo activo, lo que garantiza que la herramienta siga evolucionando y satisfaga las necesidades de la comunidad de ML automático.

Desventajas:

MLflow es una plataforma potente y rica en funcionalidades, pero su configuración puede ser algo compleja para los principiantes. Además, la herramienta puede requerir la integración de componentes adicionales para lograr una automatización completa de extremo a extremo para ciertos flujos de trabajo MLOps.

2. Kubeflow

Kubeflow es una plataforma MLOps de código abierto diseñada para ejecutarse de manera nativa en Kubernetes. Su objetivo principal es hacer que los flujos de trabajo de aprendizaje automático sean portátiles, escalables y componibles, aprovechando el poder de Kubernetes para la orquestación y la gestión de la infraestructura.

Kubeflow proporciona un conjunto completo de herramientas que cubren varias fases del ciclo de vida del aprendizaje automático:

• Canalizaciones: Kubeflow Pipelines es una solución robusta para crear, implementar y administrar flujos de trabajo de ML de extremo a extremo. Ofrece una interfaz gráfica para diseñar y supervisar pipelines complejos, así como una biblioteca de componentes prediseñados para tareas de ML automático comunes.
• Katib: Katib es el componente de ajuste de hiperparámetros automatizado de Kubeflow. Ayuda a optimizar el rendimiento del modelo al buscar automáticamente las mejores configuraciones de hiperparámetros basadas en objetivos predefinidos.
• KFServe: KFServe es una plataforma de servicio de modelo dentro de Kubeflow que proporciona capacidades de inferencia sin servidor. Es compatible con múltiples marcos de trabajo de aprendizaje automático y puede escalar automáticamente modelos basados en el tráfico entrante.
• De carenado: Fairing es una herramienta de Kubeflow que permite a los desarrolladores crear, formar e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático en Kubernetes directamente desde su entorno local.

Ventajas:

• Integración perfecta con Kubernetes , lo que hace que Kubeflow sea ideal para organizaciones que ya han invertido en el ecosistema de Kubernetes
• Un conjunto completo de herramientas que cubren todo el ciclo de vida del ML, desde la orquestación del flujo de trabajo hasta la sintonización de hiperparámetros y el servicio de modelos.
• Gran compatibilidad con la escalabilidad y la automatización, lo que permite que los equipos gestionen los despliegues de ML a gran escala de un modo más eficaz.

Desventajas:

Kubeflow ofrece un potente conjunto de funcionalidades, pero la plataforma puede ser compleja de configurar y administrar, sobre todo para organizaciones sin una amplia experiencia en Kubernetes. La curva de aprendizaje pronunciada puede suponer un reto para los nuevos usuarios que no están familiarizados con las infraestructuras basadas en Kubernetes.

3. TensorFlow ampliado (TFX)

TensorFlow Extended (TFX) es una plataforma de extremo a extremo para desplegar pipelines de aprendizaje automático listos para la producción. Desarrollado por Google, TFX está diseñado para funcionar sin problemas con el ecosistema TensorFlow, proporcionando un conjunto de herramientas que cubren varias etapas del ciclo de vida del ML.

Los componentes principales de TFX son:

• Validación de Datos de TensorFlow (TFDV): Este componente garantiza la calidad de los datos al analizar la información estadística sobre los datos y detectar anomalías o sesgos. TFDV ayuda a detectar los problemas de datos al principio de la canalización de ML automático.
• Análisis de Modelo de TensorFlow (TFMA): La TFMA permite que los equipos evalúen el rendimiento de sus modelos de ML, proporcionando información que puede usarse para mejorar la calidad y la equidad del modelo.
• TensorFlow Serving: TensorFlow Serving es un sistema de servicio flexible y de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático. Permite que las organizaciones implementen sus modelos TensorFlow para una inferencia escalable y fiable.

Ventajas:

• Integración perfecta con el marco TensorFlow, lo que simplifica el despliegue y la gestión de los modelos de ML basados en TensorFlow.
• Un conjunto completo de herramientas que cubren todo el ciclo de vida del ML, desde la validación de los datos hasta el servicio de modelos.
• Se centra mucho en la calidad de los datos y el análisis del rendimiento de los modelos, garantizando la integridad y la efectividad de los modelos de ML desplegados.

Desventajas:

Si bien TFX es una plataforma potente, está diseñada principalmente para los usuarios de TensorFlow. Las organizaciones que aún no han invertido en el ecosistema TensorFlow pueden encontrar que la plataforma es menos adecuada para sus necesidades y es posible que tengan que explorar soluciones MLOps alternativas que ofrezcan un soporte de marco más amplio.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es una plataforma completa de aprendizaje automático basada en la nube y proporcionada por Amazon Web Services (AWS). Ofrece una amplia gama de herramientas y capacidades diseñadas para cubrir todo el flujo de trabajo de ML automático, desde la preparación de datos y el desarrollo de modelos hasta el despliegue y la supervisión.

Los componentes clave de Amazon SageMaker incluyen:

• SageMaker Studio: Este entorno de desarrollo integrado (IDE) para el aprendizaje automático proporciona una interfaz basada en la web para todas las tareas de desarrollo y despliegue del ML.
• La verdad básica de SageMaker: Este servicio de etiquetado de datos ayuda a preparar conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad.
• SageMaker Autopilot : Una función de aprendizaje automático (AutoML), que entrena y ajusta automáticamente los mejores modelos de aprendizaje automático para la clasificación y la regresión.
• Monitor de modelo de SageMaker: Esta herramienta para supervisar los modelos de ML en producción detecta las desviaciones en la calidad del modelo y alerta a los desarrolladores cuando la calidad del modelo cae.

Ventajas:

• Integración perfecta con otros servicios de AWS, lo que permite una fácil introducción, almacenamiento y procesamiento de los datos dentro del ecosistema de AWS.
• Una infraestructura muy escalable que puede manejar cargas de trabajo de ML a gran escala de manera eficiente.
• Interfaz fácil de usar y funciones automatizadas que simplifican el flujo de trabajo de ML tanto para principiantes como para profesionales experimentados.

Desventajas:

Amazon SageMaker ofrece un conjunto completo de herramientas, pero puede hacer que el proveedor se bloquee dentro del ecosistema de AWS. Además, los costes pueden escalarse rápidamente para proyectos a gran escala o tareas de computación intensivas.

5. Aprendizaje automático de Azure

Azure Machine Learning es la plataforma basada en la nube de Microsoft para crear, entrenar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático. Está diseñado para atender a científicos de datos e ingenieros de ML automático de todos los niveles, ofreciendo experiencias de priorización del código y de low-code/no-code.

El aprendizaje automático de Azure tiene algunas características funcionales, como:

• Azure ML Studio: Este portal web proporciona interfaces fáciles de usar para que los científicos de datos gestionen conjuntos de datos, experimentos, pipelines, modelos y terminales.
• Aprendizaje automático: Esta función automatiza el proceso de seleccionar el mejor algoritmo e hiperparámetros para un conjunto de datos y un problema concretos.
• MLOps: Azure Machine Learning tiene funcionalidades MLOps integradas para el despliegue, la supervisión y la gestión de modelos en entornos de producción.
• Diseñador: Esta interfaz de arrastrar y soltar es para crear modelos de aprendizaje automático sin escribir código.

Ventajas:

• Integración perfecta con otros servicios de Azure y herramientas de Microsoft, lo que la convierte en una opción excelente para las organizaciones que ya utilizan la pila tecnológica de Microsoft.
• Ofrece experiencias de low-code y de priorización del código, que satisfacen una amplia gama de niveles de conocimientos de los usuarios.
• Sólidas funcionalidades de MLOps para gestionar todo el ciclo de vida del ML

Desventajas:

Al igual que otras plataformas basadas en la nube, el aprendizaje automático de Azure puede hacer que los proveedores se queden atrapados en el ecosistema de Microsoft. La amplia gama de características y opciones de la plataforma también puede presentar una curva de aprendizaje para los nuevos usuarios.

6. Ejecución de ML

MLRun es un marco MLOps de código abierto desarrollado por Iguazio que tiene como objetivo simplificar y optimizar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Proporciona una plataforma flexible y escalable para gestionar proyectos de ML, desde la preparación de datos hasta el despliegue y la supervisión de modelos.

Las características clave de MLRun incluyen:

• Gestión de proyectos: MLRun ofrece herramientas para organizar y administrar proyectos de ML automático, incluido el control de versiones para código, datos y modelos.
• Canalizaciones automatizadas: La plataforma admite la creación y ejecución de pipelines de ML automatizados, lo que permite flujos de trabajo eficientes y reproducibles.
• Integración de Kubernetes: MLRun se integra perfectamente con Kubernetes , lo que permite cargas de trabajo de ML escalables y distribuidas.
• Modelo de servicio: El marco incluye funcionalidades para desplegar modelos como microservicios, lo que facilita el servicio de los modelos en entornos de producción.

Ventajas:

• Naturaleza de código abierto, que permite la personalización y las mejoras impulsadas por la comunidad
• Soporta marcos de ML populares, lo que proporciona flexibilidad en la elección de herramientas.
• Sólida integración con Kubernetes , que permite unas operaciones de ML escalables y eficientes.

Desventajas:

Como plataforma relativamente nueva, MLRun puede tener una comunidad y un ecosistema más pequeños en comparación con las herramientas MLOps más establecidas. Del mismo modo, su naturaleza de código abierto puede requerir más gestión y configuración prácticas.

7. Control de versión de datos (DVC)

DVC es un sistema de control de versiones de código abierto diseñado específicamente para proyectos de aprendizaje automático. Amplía las capacidades de los sistemas de control de versiones tradicionales como Git para manejar archivos grandes, conjuntos de datos y modelos de ML de manera eficiente.

Las características clave del DVC incluyen:

• Versiones de datos y modelos: El DVC permite el control de versiones de los conjuntos de datos y los modelos de ML, lo que permite un fácil seguimiento de los cambios y la reproducibilidad de los experimentos.
• Gestión de canalización: La herramienta permite la creación y la gestión de procesos de procesamiento de datos y canalizaciones de entrenamiento de modelos, lo que garantiza la reproducibilidad de los experimentos.
• Independiente del almacenamiento: El DVC funciona con varios back-ends de almacenamiento, incluido el almacenamiento local, el almacenamiento en la nube (S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage), etc.
• Seguimiento de experimentos: El DVC proporciona funciones para realizar un seguimiento y comparar diferentes experimentos, lo que ayuda a los equipos a identificar los modelos con mejor rendimiento.

Ventajas:

• Ligera y fácil de integrar en los flujos de trabajo de ML automático existentes, especialmente para los equipos que ya utilizan Git.
• Permite un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y modelos , con los que los sistemas de control de versiones tradicionales tienen problemas
• Promueve la reproducibilidad y la colaboración en los proyectos de ML

Desventajas:

Aunque es potente para el control de versiones y el seguimiento de experimentos, el DVC puede requerir la integración con otras herramientas para proporcionar una solución MLOps completa. También tiene una curva de aprendizaje para los equipos que no están familiarizados con las interfaces de línea de comandos y los conceptos de control de versiones.

Conclusión

Las herramientas MLOps se han convertido en indispensables para gestionar y optimizar los flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático. Al aprovechar plataformas como MLflow, Kubeflow y TensorFlow Extended (TFX), los equipos pueden mejorar la colaboración, automatizar los procesos repetitivos y escalar sus proyectos de ML automático de manera más eficiente.

Adoptar las prácticas MLOps e invertir en las herramientas adecuadas es esencial para seguir siendo competitivo en el campo del aprendizaje automático, que evoluciona rápidamente. Sin embargo, el éxito de sus iniciativas de ML también depende de la infraestructura subyacente que soporta estas implementaciones de MLOps. 

Pure Storage ofrece soluciones especialmente diseñadas, como AIRI® y Portworx®, que proporcionan la plataforma de datos escalable y de alto rendimiento necesaria para impulsar sus flujos de trabajo MLOps. Al combinar la potencia de la infraestructura preparada para la IA de Pure Storage con las mejores herramientas MLOps de su clase, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos de aprendizaje automático proporcionan un valor constante e impulsan un impacto empresarial significativo.