MLOps (operaciones de aprendizaje automático) identifica un conjunto de técnicas que combinan el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) con las operaciones de TI (Ops). El objetivo principal de esta integración es automatizar, monitorear y reutilizar modelos de aprendizaje automático para maximizar su eficiencia y prolongar su ciclo de vida, transformándolos en herramientas más valiosas y colaborativas.
Existen numerosas herramientas diseñadas para gestionar y optimizar los procesos de aprendizaje automático. A continuación, presentamos diez de ellas, seleccionadas por su capacidad para atender las necesidades más diversas de las organizaciones.
Los objetivos de los MLOps
Los MLOps están diseñados para facilitar el uso de procesos de aprendizaje automático, con el objetivo de crear modelos capaces de aprender de los datos y tomar decisiones más informadas y fundamentadas. Estas herramientas permiten gestionar todo el ciclo de vida de los modelos, desde su creación hasta su puesta en producción y monitoreo continuo. Entre sus características principales destacan:
- Automatización: Reducen al mínimo la necesidad de intervención humana en la creación, entrenamiento, distribución y monitoreo de los modelos.
- Colaboración: Fomentan el trabajo conjunto entre científicos de datos y otros profesionales implicados en el desarrollo de los modelos.
- Monitoreo: Evalúan constantemente la validez de los modelos y facilitan intervenciones rápidas ante cualquier problema.
- Control de versiones: Rastrean y almacenan diferentes versiones de modelos y datos, lo que simplifica las operaciones de reversión cuando sea necesario.
- Escalabilidad: Permiten ampliar el uso de modelos a gran escala, lo que resulta clave para el crecimiento de cualquier negocio.
En el corazón de estas herramientas están los metadatos, que juegan un rol central en el aprendizaje automático.
Los MLOps y la importancia de los metadatos
Cuando hablamos de modelos de aprendizaje automático, los metadatos son esenciales. Estos describen aspectos clave de los modelos y son fundamentales en todo lo relacionado con la inteligencia artificial, que también abarca el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (Deep Learning).
Específicamente, los metadatos impactan en:
- Seguimiento y pruebas: Incluyen información sobre cómo se construyó, entrenó y evaluó el modelo.
- Supervisión y alertas: Dirigen los sistemas de monitoreo hacia profesionales adecuados según el problema detectado.
- Versionado: Permiten identificar quién publicó el modelo, qué cambios se realizaron y cuándo se puso en producción o se distribuyó.
- Gobernanza: Facilitan la evaluación y control del ciclo de vida de los modelos.
Todo esto requiere la participación de perfiles altamente especializados. En el dinámico universo de la inteligencia artificial, la eficiencia operativa y la correcta gestión de los proyectos de aprendizaje automático son factores críticos que pueden definir la supervivencia de una empresa.
Por eso, es fundamental liberar a ingenieros, científicos de datos y personal de TI de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en proyectos más estratégicos. Aquí es donde las herramientas MLOps juegan un rol práctico y decisivo.
10 herramientas MLOps elegidas por nosotros
El mercado ofrece una amplia variedad de soluciones diseñadas para mantener y optimizar las infraestructuras de inteligencia artificial. Estas herramientas no solo mejoran la colaboración dentro de las empresas, sino que también permiten gestionar datos y código de manera más eficiente, además de reducir los costos asociados con el desarrollo de modelos.
MLflow
MLflow es una de las soluciones de código abierto más completas. Se centra principalmente en el seguimiento de modelos, pero también es útil para su distribución.
Ofrece funcionalidades clave como:
- Seguimiento: almacenamiento de datos, códigos y configuraciones.
- Proyectos: facilita la reproducibilidad del código.
- Modelos: distribución y gestión de modelos de aprendizaje automático.
- Registro de modelos: control de versiones.
Cuenta con una extensa documentación, disponible en su sitio oficial, y tutoriales en YouTube que explican su funcionamiento en detalle.
Metaflow
Desarrollado por Netflix, Metaflow es una herramienta versátil ideal para gestionar proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Diseñado para ser altamente escalable, está orientado a la nube y ofrece APIs que permiten interconectar datos para el desarrollo de aplicaciones.
La documentación incluye guías paso a paso y ejemplos de código en Python, que pueden personalizarse según las necesidades de los usuarios.
Qdrant
- Mejora en la búsqueda basada en vectores.
- Escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos.
Kedro
Kedro, desarrollado por QuantumBlack, es un marco de código abierto basado en Python que estructura todas las fases del proceso de ciencia de datos. Desde la preparación de los datos hasta la validación de modelos, Kedro está diseñado para fomentar la colaboración entre equipos y facilitar la gestión de proyectos de aprendizaje automático.
LakeFS
LakeFS es una herramienta ideal para la gestión de datos a gran escala. Está diseñada para controlar el ciclo de vida de los datos, lo que es especialmente útil para organizaciones que trabajan con aprendizaje automático.
- La versión local es gratuita.
- La versión en la nube tiene un costo de USD 2.900 al mes.
Weights & Biases
Weights & Biases se centra en el seguimiento y versionado de datos y modelos. Su panel de control intuitivo permite visualizar parámetros de manera clara y gráfica. Es compatible con bibliotecas como Keras, PyTorch y Hugging Face.
- Para proyectos más grandes, el costo varía según el uso y tiene un precio inicial de USD 50 por usuario.
- Gratuito para proyectos pequeños.
CometML
CometML es una plataforma abierta que permite la integración con múltiples bibliotecas. Ofrece visualización gráfica de datos y actividades de seguimiento y optimización de modelos.
- Uso personal gratuito.
- Planes empresariales desde USD 39 por usuario al mes.
Prefect
Prefect es una herramienta de código abierto diseñada para gestionar flujos de datos entre aplicaciones. Con Prefect Orion UI y Prefect Cloud, es posible visualizar y gestionar los flujos de trabajo. Los precios se comunican a solicitud de información.
TruEra
Desde mayo de 2024, TruEra forma parte de Snowflake. Es una herramienta enfocada en pruebas automatizadas y depuración de modelos, lo que ayuda a identificar debilidades y optimizar el desarrollo. Funciona de manera eficiente en infraestructuras de cualquier organización.
Iguazio
Iguazio, ahora parte de McKinsey, automatiza procesos de aprendizaje automático, desde la recopilación de datos hasta la supervisión de modelos en producción. Permite implementar aplicaciones de IA tanto en la nube como en instalaciones locales, por lo que es una solución ideal para grandes organizaciones.
