MLOps: Qué es, por qué es importante y cómo implementarlo

Hasta hace no mucho, podíamos gestionar manualmente los datos disponibles dentro de nuestra empresa. La gobernanza y la curación de los datos era un proceso casi artesanal que se confiaba a manos expertas dentro de nuestra organización. Sin embargo, ahora nos encontramos en un mundo orientado a datos, un entorno de capturas automáticas y lleno de flujos de información crecientes y cambiantes que inundan nuestros almacenes de datos de manera incansable.

Nos hemos visto obligados a enfrentarnos a esta situación: creando Data Lakes, afrontando el procesado de datos en streaming y creando nuevos perfiles en nuestra empresa como ML Engineer y Data Engineer. Sin embargo, hay otro elemento fundamental en nuestro proceso que necesita tomarse en cuenta: la toma de decisiones mediante IA.

La automatización de decisiones (Asistidas por modelos ML) ha ido abarcando más y más aplicaciones y niveles de nuestro modelo de negocio. Ha demostrado ser una importante herramienta para reducir los problemas, los tiempos y los costes en nuestras operaciones. En resumen, la IA nos ha hecho más eficaces y eficientes. Sin embargo, el combustible de estos elementos automáticos es la información; de su calidad y actualización depende su buen funcionamiento. Como ya hemos comentado antes, el paradigma actual nos impone unos datos crecientes y cambiantes y estos sistemas de decisión, vitales para la competitividad de nuestra empresa, necesitan adaptarse con igual rapidez a estos cambios.

Durante la revolución de la información de finales del siglo pasado, las grandes empresas se vieron en una situación muy parecida con el auge de las soluciones informáticas.  Ante la necesidad de adaptación de las mismas y de sus productos software, surgieron las filosofías agiles. Los nuevos productos y sus versiones empezaron a producirse a una velocidad demasiado rápida para el paradigma tradicional de operaciones y como solución surgieron las prácticas de DevOps. En correspondencia a esta situación, para sobreponerse al nuevo contexto y aprovechar el valor de negocio que de él surgen han aparecido los ciclos de vida de ML y las prácticas de MLOps (Machine Learning Operations).

¿Qué es MLOps?

MLOps o Machine Learning Operations, es una extensión de la metodología DevOps que busca incluir los procesos de aprendizaje automático y ciencia de datos en la cadena de desarrollo y operaciones para hacer que el desarrollo del ML sea más confiable y productivo.

El auge de los datos y la IA

Hasta hace poco, gestionábamos manualmente los datos en nuestras empresas. Sin embargo, la automatización y el crecimiento exponencial de la información nos han llevado a crear Data Lakes, procesar datos en tiempo real y crear roles como ML Engineer y Data Engineer en nuestras organizaciones. La IA ha ampliado su alcance y su eficacia es indiscutible, pero necesita adaptarse rápidamente a los cambios y a la calidad de los datos que consume

¿Cuál es el objetivo de MLOps?

El objetivo de MLOps es desarrollar, entrenar y desplegar modelos de ML con procedimientos automatizados que integren a los equipos de Data, desarrolladores, seguridad e infraestructura.

¿Por qué es importante aplicar MLOps?

Nos encontramos en un mundo orientado a los datos. La importancia de los modelos MLOps radica en que son vitales para agilizar el proceso de maduración de los proyectos de IA y ML dentro de una organización.

La utilización de modelos entrenados ha cambiado de forma radical en la última década y, ahora, la política para gestionar los modelos de ML como ‘cajas negras’ que ostentaban en las operaciones tradicionales no es suficiente. Los modelos se actualizan y se mantienen. Es entonces vital que los esfuerzos y tiempos para su despliegue y mantenimiento se reduzcan lo máximo posible.

¿Qué desafíos resuelve MLOps?

La gestión de estos sistemas a escala no es una tarea fácil, y existen numerosas brechas que deben solucionarse. Una buena política de MLOps resuelve desafíos como:

• La escasez de científicos de datos para desarrollar e implementar herramientas escalables.
• Aceptar rápidamente cambios de los objetivos permitiendo aportar valor lo antes posible.
• Salvar las brechas de comunicación entre los equipos técnicos, de datos y de negocio debido a un flujo de trabajo conocido.
• Facilitar la gestión de riesgos en la implementación de Modelos ML.

Beneficios de MLOps

Son muchos los beneficios que aportan unas prácticas correctas de MLOPs a un proyecto. Estos, además, son universales a todo tipo de modelos, ya sean estadísticos, de reglas o de aprendizaje automático. Pues en todos aborda las mismas necesidades de despliegue, validación, monitorización y mantenimiento a lo largo de su vida útil.

Unas buenas prácticas de MLOps otorgan muchos beneficios:

• Acelerar el proceso de creación de valor.
• Reducción del riesgo durante la validación de modelos (reducir la inversión en tiempo y dinero en modelos que no van a ser útiles).
• Simplificar la implementación de soluciones más complejas (con más modelos, con más entrenamientos, con entrenamientos condicionados…)
• Procesos de CI y CD, con mayor rapidez y con menos errores gracias a la automatización de procesos automatizados.
• Monitorizan y actualizan continuamente los modelos para que evolucionen con los datos, mejorando la eficacia de los sistemas de IA.

DevOps y MLOps

MLOps se basa en la disciplina DevOps, adquiriendo su forma de escribir, implementar y ejecutar aplicaciones empresariales de manera eficiente. Sin embargo, presentan diferencias:

• MLOps es de naturaleza más experimental.
• En los proyectos de ML, el equipo es híbrido, donde se incluyen científicos de datos o ingenieros ML.
• Se necesitan pruebas específicas para validar el modelo de aprendizaje automático.
• Monitorización de los modelos de producción (detección de deriva).
• Integración Continua (CI) para probar y validar datos, esquemas de datos y modelos
• Implementación Continua (CD) centrada en un sistema que implementa automáticamente otro servicio
• Continuos Testing (CT) para volver a capacitar y servir los modelos automáticamente

Cómo implementar MLOps

Para poder aumentar la eficacia de los flujos de trabajo en los proyectos de Machine Learning, os dejamos una sesión en la que nuestros compañeros Francisco José Pérez (Software Development Engineer en Plain Concepts) y Kevin Albes (Software Development Engineer en Plain Concepts), titulada “MLOps. Mejores prácticas de software para proyectos de Machine Learning”.

En la sesión abordan temas como: conseguir una experimentación y desarrollo de modelos más rápidos, conseguir un despliegue más eficaz de los modelos de producción, control de calidad, integración y entrega continua mediante Azure DevOps, Azure Databricks, MLFlow… ¡Todo lo que necesitas saber para desarrollar tu proyecto!

Video sobre MLOPS y los flujos de trabajo