MLOps (o Machine Learning Operations) ¿Qué es? Y ¿ Para qué sirve?
¿Qué es MLOps? Imagina que eres un chef y has creado la receta perfecta para un pastel. MLOps es como tener un sistema automatizado en tu cocina que no solo hornea ese pastel, sino que también se asegura de que siempre se usen los ingredientes correctos, que la temperatura del horno sea la ideal y que, si un ingrediente cambia, el sistema te avise y se ajuste para que el pastel siga saliendo perfecto. En términos sencillos, MLOps (o Machine Learning Operations) es un conjunto de prácticas para automatizar y gestionar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático. Esto incluye desde la creación del modelo hasta su despliegue y monitoreo en un entorno de producción. Es la disciplina que une a los científicos de datos con los ingenieros de software para asegurar que los modelos pasen de ser un simple experimento a una solución real y funcional. El desafío: del «Jupyter Notebook» a la producción Muchos científicos de datos trabajan en entornos de prueba, como los Jupyter Notebooks, donde construyen y entrenan sus modelos. Un Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es una herramienta ideal para la experimentación, ya que te permite ejecutar el código paso a paso y ver los resultados de inmediato. El problema surge al intentar mover ese modelo a un sistema que pueda ser usado por miles de usuarios o en una aplicación real. Es aquí donde la colaboración entre científicos de datos e ingenieros de software se vuelve esencial. El científico de datos se enfoca en la exploración de datos y la creación de modelos. El ingeniero de software, por su parte, se asegura de que el modelo pueda funcionar de manera confiable, escalable y segura. MLOps es el puente que une estos dos mundos, creando un proceso fluido y sin fricciones. Mejores prácticas de MLOps Para que la colaboración funcione, es crucial seguir algunas reglas de oro: 1. Control de versiones para todo: No solo del código, sino también de los datos y los modelos. Herramientas como Git son indispensables. Esto garantiza que todos trabajen con la misma versión y puedan revertir cambios si algo sale mal. 2. Automatización: Automatiza todo lo que puedas: el entrenamiento del modelo, las pruebas y el despliegue. Esto reduce errores humanos y acelera el proceso. 3. Monitoreo constante: Una vez que el modelo está en producción, es vital monitorearlo. ¿Sigue siendo preciso? ¿Ha cambiado la calidad de los datos? El monitoreo continuo te permite detectar problemas a tiempo. Herramientas que te facilitan la vida Afortunadamente, no tienes que empezar de cero. Existen herramientas diseñadas para simplificar el MLOps y hacer tu vida más fácil: Al final, MLOps no es solo una moda; es el siguiente paso lógico para cualquier equipo de datos que quiera ver sus modelos en acción. Al adoptar estas prácticas y herramientas, te aseguras de que tus modelos no solo sean brillantes en el papel, sino que también sean fiables y valiosos en el mundo real. Es el puente que convierte la experimentación en un impacto tangible y duradero. Referencias Gundersen, M. (2020, 24 de marzo). What is MLOps? The path to a scalable machine learning lifecycle. Towards Data Science. Recuperado de https://towardsdatascience.com/what-is-mlops-the-path-to-a-scalable-machine-learning-lifecycle-459de6d33a1e MLflow. (s. f.). Documentation. Recuperado de https://www.mlflow.org/docs/latest/index.html TensorFlow Extended. (s. f.). Documentation. Recuperado de https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials