¿Qué es la infraestructura de aprendizaje automático?

La infraestructura de aprendizaje automático (ML que incluye MLOps , se refiere a la pila tecnológica subyacente y a los recursos necesarios para soportar el desarrollo, la implementación y la gestión de modelos y aplicaciones de aprendizaje automático. Desempeña un papel crucial en el campo de la inteligencia artificial (IA) al proporcionar las herramientas y los marcos necesarios para que los científicos e ingenieros de datos desarrollen y escalen soluciones de ML de manera efectiva.

Disponer de una infraestructura de ML sólida es cada vez más importante para las empresas, ya que cada vez dependen más de los modelos de ML para tomar decisiones en tiempo real y obtener una ventaja competitiva. 

Este artículo trata sobre lo que es la infraestructura de ML, sus componentes clave, por qué es importante y las mejores prácticas y retos de la infraestructura de ML. 

¿Qué es la infraestructura de aprendizaje automático y cuáles son sus componentes clave?

La infraestructura de ML se refiere al conjunto de herramientas, tecnologías y recursos necesarios para soportar el desarrollo, la formación, el despliegue y la gestión de modelos y aplicaciones de aprendizaje automático. Juega un papel crucial en el ecosistema de la IA al proporcionar la infraestructura necesaria para que los científicos, ingenieros y desarrolladores de datos trabajen de manera eficiente y efectiva con algoritmos y modelos de aprendizaje automático.

Las infraestructuras de ML tienen varios componentes clave: 

• El entorno de desarrollo: La infraestructura de ML proporciona entornos y herramientas para que los científicos e ingenieros de datos desarrollen modelos de aprendizaje automático. Esto incluye entornos de desarrollo integrados (IDE) como Jupyter Notebook , lenguajes de programación como Python o R y bibliotecas/marcos como TensorFlow , PyTorch , scikit-learn y otros. Estas herramientas permiten a los investigadores y desarrolladores experimentar con diferentes algoritmos, preprocesar datos y entrenar modelos usando diversas técnicas.
• La gestión de los datos: La infraestructura de ML incluye componentes para gestionar y procesar los datos de manera eficiente. Esto incluye soluciones de almacenamiento de datos para bases de datos SQL o NoSQL, lagos de datos y sistemas de archivos distribuidos como HDFS . Los pipelines de datos y los procesos ETL (extraer, transformar, cargar) también forman parte de la infraestructura de ML, lo que ayuda a incorporar, limpiar, transformar y preparar los datos para entrenar los modelos de ML.
• Recursos informáticos: Los modelos de ML automático, sobre todo los modelos de aprendizaje profundo, suelen requerir unos recursos computacionales importantes para el entrenamiento y la inferencia. La infraestructura de ML proporciona acceso a recursos informáticos, como CPU, GPU y TPU (unidades de procesamiento del tensor), ya sea localmente o en la nube. Los marcos informáticos distribuidos, como Apache Spark, y las plataformas de procesamiento de datos, como Hadoop, también pueden formar parte de la infraestructura de ML automático para gestionar las tareas de procesamiento de datos a gran escala y de entrenamiento de modelos.
• Formación y optimización de modelos: Tal como hemos mencionado anteriormente, la infraestructura de ML automático admite el entrenamiento y la optimización de los modelos de ML. Esto incluye la infraestructura para el ajuste de hiperparámetros, la evaluación de modelos y la experimentación para mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos. Las herramientas y las plataformas de ML automatizadas también forman parte de la infraestructura de ML, lo que simplifica el proceso de selección, formación e implementación de modelos para los no expertos.
• Despliegue y servicio de modelos: Una vez que un modelo de ML se forma y valida, la infraestructura de ML facilita su despliegue y su servicio en entornos de producción. Esto implica crear API o microservicios escalables y fiables para proporcionar predicciones o información generada por el modelo. Las tecnologías de contenedorización, como Docker y las herramientas de orquestación, como Kubernetes, suelen usarse para implementar y administrar modelos de ML en entornos contenedorizados, lo que garantiza la escalabilidad, la tolerancia a errores y la utilización eficiente de los recursos.
• Supervisión y gestión: La infraestructura de ML incluye capacidades de supervisión y gestión para realizar un seguimiento del rendimiento, el estado y el uso de los modelos de ML desplegados. Las herramientas de supervisión proporcionan información sobre la deriva del modelo, los problemas de calidad de los datos y las métricas de rendimiento (como la precisión, la latencia y el rendimiento) a lo largo del tiempo. Las plataformas de gestión de modelos ayudan a versionar, actualizar y mantener los modelos desplegados, garantizando que sigan siendo efectivos y estén actualizados con los requisitos cambiantes de los datos y la empresa.

La importancia de la infraestructura de ML automático

La infraestructura de ML automático se ha vuelto increíblemente importante por varias razones, entre ellas:

• La explosión de los datos: Las empresas están recopilando grandes cantidades de datos de diversas fuentes, lo que genera la necesidad de una infraestructura escalable para procesar y analizar estos datos de manera eficiente.
• Modelos de ML cada vez más grandes y complejos: Los modelos de ML, como las redes de aprendizaje profundo, requieren una potencia computacional sustancial y un hardware especializado (como GPU y TPU), para el entrenamiento y la inferencia, lo que impulsa la demanda de configuraciones de infraestructura avanzadas. 
• Escalabilidad: A medida que los modelos de ML crecen en complejidad y volumen de datos, tener una infraestructura escalable se convierte en algo crucial. Esto incluye los marcos informáticos distribuidos (como Apache Spark), los recursos basados en la nube (como AWS , Google Cloud Platform y Azure ) y las tecnologías de contenedorización (como Docker y Kubernetes ) que permiten una asignación y una gestión eficientes de los recursos.
• Toma de decisiones en tiempo real: Sectores como las finanzas, la atención sanitaria y el comercio electrónico que dependen de información y predicciones en tiempo real requieren una infraestructura de ML sólida capaz de manejar cargas de trabajo de baja latencia y alto rendimiento. 
• Ventaja competitiva: Las empresas reconocen cada vez más la ventaja competitiva de utilizar las tecnologías de IA y ML para mejorar la toma de decisiones, mejorar las experiencias de los clientes, automatizar los procesos y desbloquear nuevas oportunidades de negocio. Una infraestructura de ML automático fiable es esencial para lograr estos beneficios a escala.
• Cumplimiento normativo: El cumplimiento de las normativas de privacidad y seguridad de los datos, como el RGPD y la CCPA, exige una infraestructura sólida para la gobernanza, la auditabilidad y la explicabilidad del modelo de los datos, lo que impulsa la inversión en la infraestructura de ML con funciones de gobernanza integradas.

Mejores prácticas para implementar la infraestructura de aprendizaje automático

Las mejores prácticas para implementar la infraestructura de ML automático incluyen:

Escalabilidad

La infraestructura de ML debe ser escalable para manejar los volúmenes de datos crecientes, la complejidad de los modelos y las demandas de los usuarios. 

Asegúrese de:

• Elija soluciones basadas en la nube, como AWS , Google Cloud Platform o Azure, que ofrecen recursos informáticos escalables, opciones de almacenamiento y servicios administrados adaptados a las cargas de trabajo del ML.
• Utilice marcos informáticos distribuidos (por ejemplo, Apache Spark, Dask) y sistemas de almacenamiento escalables (por ejemplo, Hadoop Distributed File System, Amazon S3) para procesar grandes conjuntos de datos y paralelizar los cálculos. 
• Implemente capacidades de escalabilidad automática para ajustar dinámicamente la asignación de recursos en función de las demandas de las cargas de trabajo, garantizando un uso y un rendimiento eficientes de los recursos.

Seguridad

La infraestructura de ML debe cumplir las mejores prácticas de seguridad para proteger los datos, los modelos y los componentes de la infraestructura confidenciales frente al acceso no autorizado, las vulneraciones y las vulnerabilidades.

Asegúrese de:

• Aplicar técnicas de cifrado (por ejemplo, SSL/TLS para los datos en tránsito, cifrado en reposo) para proteger los datos y las comunicaciones dentro de la infraestructura de ML.
• Implementar controles de acceso, mecanismos de autenticación y permisos basados en roles para restringir el acceso a recursos y API confidenciales.
• Actualice y parchee regularmente los componentes, las bibliotecas y las dependencias del software para abordar las vulnerabilidades de seguridad y mantener un entorno seguro.
• Considere la implementación de modelos de ML en entornos seguros y aislados (por ejemplo, espacios de nombres de Kubernetes, nubes privadas virtuales) para mitigar los riesgos y garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos.

Optimización de costes

La infraestructura de ML automático debe ser rentable y cumplir los requisitos de rendimiento, escalabilidad y fiabilidad.

Asegúrese de:

• Optimice el uso de los recursos dimensionando correctamente las instancias de computación, utilizando instancias puntuales o máquinas virtuales preimpedibles (si es compatible con el proveedor de la nube) y aprovechando la computación sin servidor para las cargas de trabajo impulsadas por eventos.
• Supervise y analice el uso de los recursos, las métricas de rendimiento y las tendencias de costes usando herramientas de supervisión (por ejemplo, CloudWatch, Stackdriver, Prometheus) para identificar las oportunidades de optimización y las medidas de ahorro de costes. Implementar controles de costes y estrategias presupuestarias (por ejemplo, etiquetado de recursos, cuotas de uso, alertas presupuestarias) para gestionar los gastos, evitar el sobreaprovisionamiento y optimizar los gastos en diferentes proyectos y equipos de ML.
• Considere el uso de soluciones de almacenamiento rentables (por ejemplo, almacenamiento de objetos, opciones de almacenamiento por niveles) basadas en patrones de acceso a los datos y requisitos de conservación para minimizar los costes de almacenamiento sin sacrificar el rendimiento.

Selección de herramientas y tecnología

La selección de las herramientas y las tecnologías adecuadas es crucial para crear una infraestructura de ML sólida y eficiente que se ajuste a los requisitos del proyecto, la experiencia del equipo y los objetivos a largo plazo.

Asegúrese de:

• Evalúe las necesidades específicas de sus proyectos de ML, como el volumen de datos, la complejidad del modelo, los requisitos de procesamiento en tiempo real y la integración con los sistemas existentes.
• Tenga en cuenta factores como la facilidad de uso, la escalabilidad, el soporte comunitario, la compatibilidad con lenguajes y marcos de programación, los riesgos de bloqueo de proveedores y el coste al elegir herramientas y plataformas.
• Aproveche plataformas y marcos de ML populares como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y Apache Spark para el desarrollo de modelos, el entrenamiento y las tareas de computación distribuida.
• Explore los servicios de ML gestionados que ofrecen los proveedores de la nube (por ejemplo, AWS SageMaker, Google Cloud IA Platform, Azure Machine Learning) para unos flujos de trabajo de ML optimizados, un despliegue de modelos automatizado y un aprovisionamiento de infraestructura escalable.
• Aproveche las tecnologías de contenedorización (por ejemplo, Docker, Kubernetes ) para empaquetar e implementar aplicaciones de ML automático de manera constante en diferentes entornos, garantizando la portabilidad, la reproducibilidad y la escalabilidad.
• Considere el uso de herramientas específicas de ML para la orquestación del flujo de trabajo (por ejemplo, Apache Airflow, Kubeflow Pipelines), el control de versiones y la gestión de modelos (por ejemplo, MLflow, DVC) y la supervisión (por ejemplo, Prometheus, Grafana) para mejorar la productividad, la colaboración y la visibilidad operativa dentro de los equipos de ML.

Retos de la infraestructura de ML

La gestión de la infraestructura de ML conlleva varios retos que las organizaciones tienen que abordar para garantizar un funcionamiento fluido y unos proyectos de ML exitosos. 

Estos son algunos de los retos comunes a los que se enfrenta la gestión de la infraestructura de ML y las posibles soluciones/estrategias para superarlos de manera efectiva.

Versiones y gestión de datos

La gestión del control de las versiones y el seguimiento de los cambios en los conjuntos de datos, los pasos de preprocesamiento y la ingeniería de las características pueden ser difíciles, lo que genera incoherencias y dificultades para reproducir experimentos. 

Considere:  

• El uso de sistemas de control de versiones como Git no solo para el código, sino también para gestionar conjuntos de datos, scripts de preprocesamiento y artefactos de modelo puede ayudar. Además, asegúrese de que los científicos de datos realizan los cambios y documentan las transformaciones de una manera estructurada.
• El uso de herramientas y plataformas de control de versiones de datos, como DVC (control de versiones de datos), Pachyderm o MLflow, para realizar un seguimiento de los cambios, crear pipelines de datos reproducibles y gestionar grandes conjuntos de datos de manera eficiente también ayuda. 
• La implementación del seguimiento del linaje de datos para entender el linaje y las dependencias entre las diferentes versiones de los conjuntos de datos, las características y los modelos facilita la auditabilidad y la reproducibilidad.

Asignación y optimización de recursos

La asignación óptima de los recursos (por ejemplo, instancias de computación, GPU, memoria) para las tareas de entrenamiento, experimentación e implementación puede ser compleja, lo que provoca una infrautilización o un aprovisionamiento excesivo.

Considere:

• Supervisar el uso de los recursos, las métricas de rendimiento y los patrones de carga de trabajo usando herramientas de supervisión y gestión (por ejemplo, CloudWatch, Prometheus, Grafana) para identificar cuellos de botella de recursos y oportunidades de optimización.
• Implementar políticas de escalabilidad automática basadas en la demanda de las cargas de trabajo, los umbrales de uso de recursos y las consideraciones de costes para ajustar dinámicamente la asignación de recursos y escalar los recursos de la infraestructura hacia arriba o hacia abajo según sea necesario.
• El uso de plataformas de contenedorización y orquestación (por ejemplo, Docker, Kubernetes ) para implementar y administrar las cargas de trabajo de ML automático de manera eficiente, aprovechando el aislamiento basado en contenedores, el aislamiento de recursos y las capacidades de programación para la optimización de recursos.

Despliegue y servicio de modelos

El despliegue de modelos de ML en entornos de producción y el cumplimiento fiable de las predicciones con una baja latencia pueden ser difíciles debido a las dependencias, los problemas de control de versiones, los requisitos de escalabilidad y las complejidades de integración.

Considere:

• Contenedorización de modelos de ML automático usando Docker para empaquetar dependencias, bibliotecas y entornos de tiempo de ejecución, lo que garantiza una implementación homogénea en diferentes entornos (por ejemplo, desarrollo, pruebas, producción).
• El uso de plataformas y marcos de trabajo de servicio de modelos como TensorFlow Serving, TorchServe o FastAPI para un modelo escalable y de alto rendimiento que ofrece soporte para el control de versiones de modelos, la supervisión y las pruebas A/B.
• Implementar pipelines de integración continua/despliegue continuo (CI/CD) para la implementación automatizada de modelos, las pruebas y el control de versiones, para garantizar unas actualizaciones fluidas, unas capacidades de reversión y una integración con los flujos de trabajo de implementación.
• Aprovechar las plataformas informáticas sin servidor (por ejemplo, AWS Lambda, Azure Functions) para el servicio de modelos impulsado por eventos, la optimización de costes y el escalamiento automático basado en el volumen de solicitudes y la concurrencia.

Supervisión y gestión del rendimiento

La supervisión del rendimiento, el estado y el comportamiento de los modelos de ML, los componentes de la infraestructura y los flujos de trabajo en tiempo real puede ser un reto sin unos mecanismos de supervisión y registro adecuados.

Considere:

• Implementar soluciones de registro y supervisión (por ejemplo, pila ELK, Prometheus/Grafana, Cloud Monitoring) para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento clave (por ejemplo, precisión, latencia, rendimiento), registros del sistema, errores y anomalías en los flujos de trabajo y la infraestructura de ML.
• Establecer mecanismos y umbrales de alerta para detectar y responder de manera proactiva a los problemas de rendimiento, los fallos y las desviaciones del comportamiento esperado, garantizando la fiabilidad y el tiempo de actividad del sistema.
• El uso de herramientas de seguimiento distribuidas (por ejemplo, Jaeger, Zipkin) para rastrear las rutas de ejecución de extremo a extremo y las dependencias en los sistemas de ML distribuidos, lo que ayuda a depurar, optimizar y analizar la causa raíz de los cuellos de botella en el rendimiento.

Conclusión

La infraestructura de ML automático juega un papel fundamental en el éxito de las iniciativas de IA al abordar retos críticos como el control de versiones de datos, la asignación de recursos, el despliegue de modelos y la supervisión del rendimiento. La gestión efectiva de la infraestructura de ML implica implementar las mejores prácticas y utilizar las herramientas y las estrategias adecuadas para superar estos retos. Al adoptar sistemas de control de versiones para datos y código, optimizar la asignación de recursos con escalabilidad automática y contenedorización, implementar modelos usando plataformas de servicio escalables y supervisar las métricas de rendimiento en tiempo real, las organizaciones pueden garantizar la fiabilidad, la escalabilidad y la eficiencia de sus proyectos de ML.

La implementación de una infraestructura de ML automático sólida no solo mejora la productividad y la colaboración dentro de los equipos, sino que también permite que las organizaciones impulsen la innovación, logren los objetivos empresariales y aprovechen todo el potencial de las tecnologías de IA. Permite que los científicos, ingenieros y desarrolladores de datos experimenten con modelos complejos, escalen soluciones para manejar volúmenes de datos crecientes e implementen modelos predictivos en la producción con confianza. 

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