¿Qué es la infraestructura de aprendizaje automático?

La infraestructura de aprendizaje automático (ML ), que incluye MLOps , se refiere a la pila de tecnología subyacente y los recursos necesarios para respaldar el desarrollo, la implementación y la administración de modelos y aplicaciones de aprendizaje automático. Juega un papel crucial en el campo de la inteligencia artificial (AI) 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.

Tener una infraestructura de ML sólida es cada vez más importante para las empresas a medida que dependen cada vez más de los modelos de ML para cosas como la toma de decisiones en tiempo real y la obtención de una ventaja competitiva. 

Este artículo cubre qué es la infraestructura de ML, sus componentes clave, por qué es importante y las mejores prácticas y desafíos 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 respaldar el desarrollo, la capacitación, la implementación y la administración de modelos y aplicaciones de aprendizaje automático. Juega un papel crucial en el ecosistema de AI al proporcionar la infraestructura necesaria para que los científicos de datos, ingenieros y desarrolladores 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 capacitar modelos utilizando varias técnicas.
• Administración de datos: La infraestructura de ML incluye componentes para administrar y procesar datos de manera eficiente. Esto implica soluciones de almacenamiento de datos para bases de datos SQL o NoSQL, data lakes y sistemas de archivos distribuidos como HDFS. Los procesos de proceso de datos y ETL (extraer, transformar, cargar) también forman parte de la infraestructura de ML, lo que ayuda a incorporar, limpiar, transformar y preparar datos para el entrenamiento de modelos de ML.
• Recursos informáticos: Los modelos de ML, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, a menudo requieren recursos informáticos significativos para la capacitación y la inferencia. La infraestructura de ML proporciona acceso a recursos informáticos como CPU, GPU y TPU (unidades de procesamiento de Tensor), ya sea en las instalaciones 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 para manejar el procesamiento de datos a gran escala y las tareas de capacitación de modelos.
• Capacitación y optimización de modelos: Como se mencionó anteriormente, la infraestructura de ML admite la capacitación y optimización de los modelos de ML. Esto incluye la infraestructura para el ajuste de hiperparámetros, la evaluación del modelo y la experimentación para mejorar el rendimiento y la precisión del modelo. Las herramientas y plataformas de ML automatizadas también forman parte de la infraestructura de ML, lo que simplifica el proceso de selección de modelos, capacitación e implementación para no expertos.
• Implementación y servicio de modelos: Una vez que se capacita y valida un modelo de ML, la infraestructura de ML facilita su implementación y servicio en entornos de producción. Esto implica crear API o microservicios escalables y confiables para cumplir con las predicciones o los resultados generados por el modelo. Las tecnologías de contenedorización como Docker y las herramientas de organización como Kubernetes a menudo se utilizan para implementar y administrar modelos de ML en entornos en contenedores, lo que garantiza escalabilidad, tolerancia a fallas y utilización eficiente de recursos.
• Monitoreo y administración: La infraestructura de ML incluye capacidades de monitoreo y administración para realizar un seguimiento del rendimiento, la salud y el uso de los modelos de ML implementados. Las herramientas de monitoreo proporcionan información sobre la desviación del modelo, los problemas de calidad de datos y las métricas de rendimiento (como precisión, latencia y rendimiento) a lo largo del tiempo. Las plataformas de administración de modelos ayudan con el control de versiones, la actualización y el mantenimiento de los modelos implementados, lo que garantiza que sigan siendo eficaces y estén actualizados con los requisitos comerciales y de datos en evolución.

Importancia de la infraestructura de ML

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

• La explosión de datos: Las empresas están recopilando grandes cantidades de datos de varias fuentes, lo que crea 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 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, contar con una infraestructura escalable se vuelve crucial. Esto incluye marcos informáticos distribuidos (como Apache Spark), recursos basados en la nube (como AWS , Google Cloud Platform y Azure ) y tecnologías de contenedorización (como Docker y Kubernetes ) que permiten una asignación y administración de recursos eficientes.
• Toma de decisiones en tiempo real: Industrias como finanzas, atención de la salud y 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 alta tasa de transferencia. 
• Ventaja competitiva: Las empresas reconocen cada vez más la ventaja competitiva de aprovechar las tecnologías de AI y ML para mejorar la toma de decisiones, mejorar las experiencias de los clientes, automatizar los procesos y desbloquear nuevas oportunidades comerciales. Una infraestructura de ML confiable es esencial para obtener estos beneficios a escala.
• Cumplimiento normativo: El cumplimiento de las regulaciones de privacidad y seguridad de datos como GDPR y CCPA requiere una infraestructura sólida para la gobernanza de datos, la auditabilidad y la explicabilidad del modelo, lo que impulsa la inversión en infraestructura de ML con características de gobernanza incorporadas.

Mejores prácticas para implementar la infraestructura de aprendizaje automático

Las mejores prácticas para implementar la infraestructura de ML incluyen:

Escalabilidad

La infraestructura de ML debe ser escalable para manejar volúmenes de datos crecientes, complejidad del modelo y 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 gestionados adaptados para cargas de trabajo de ML.
• Use marcos informáticos distribuidos (p. ej., Apache Spark, Dask) y sistemas de almacenamiento escalables (p. ej., sistema de archivos distribuidos Hadoop, Amazon S3) para procesar grandes conjuntos de datos y paralelizar los cálculos. 
• Implemente capacidades de escalamiento automático para ajustar dinámicamente la asignación de recursos en función de las demandas de la carga de trabajo, lo que garantiza la utilización y el rendimiento eficientes de los recursos.

Seguridad

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

Asegúrese de:

• Aplicar técnicas de encriptación (p. ej., SSL/TLS para datos en tránsito, encriptación en reposo) para proteger los datos y las comunicaciones dentro de la infraestructura de ML.
• Implemente controles de acceso, mecanismos de autenticación y permisos basados en roles para restringir el acceso a recursos sensibles y API.
• Actualice y corrija regularmente los componentes de software, las bibliotecas y las dependencias para abordar las vulnerabilidades de seguridad y mantener un entorno seguro.
• Considere implementar modelos de ML en entornos seguros y aislados (p. ej., espacios de nombres de Kubernetes, nubes privadas virtuales) para mitigar los riesgos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.

Optimización de costos

La infraestructura de ML debe ser rentable mientras cumple con los requisitos de rendimiento, escalabilidad y confiabilidad.

Asegúrese de:

• Optimice la utilización de recursos mediante instancias de procesamiento de tamaño adecuado, utilizando instancias puntuales o VM priorizables (si son compatibles con el proveedor de la nube) y aprovechando la computación sin servidor para cargas de trabajo impulsadas por eventos.
• Monitoree y analice el uso de recursos, las métricas de rendimiento y las tendencias de costos utilizando herramientas de monitoreo (p. ej., CloudWatch, Stackdriver, Prometheus) para identificar oportunidades de optimización y medidas de ahorro de costos. Implemente controles de costos y estrategias de presupuesto (p. ej., etiquetado de recursos, cuotas de uso, alertas de presupuesto) para administrar gastos, evitar el aprovisionamiento excesivo y optimizar los gastos en diferentes proyectos y equipos de ML.
• Considere usar soluciones de almacenamiento rentables (p. ej., almacenamiento de objetos, opciones de almacenamiento por niveles) basadas en patrones de acceso a datos y requisitos de retención para minimizar los costos de almacenamiento sin sacrificar el rendimiento.

Selección de herramientas y tecnología

Seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas es crucial para construir una infraestructura de ML sólida y eficiente que se alinee con 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 costo 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, la capacitación y las tareas de computación distribuida.
• Explore los servicios de ML administrados que ofrecen los proveedores de la nube (p. ej., AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning) para flujos de trabajo de ML optimizados, implementación de modelos automatizados y aprovisionamiento de infraestructura escalable.
• Aproveche las tecnologías de contenedorización (p. ej., Docker, Kubernetes) para empaquetar e implementar aplicaciones de ML de manera consistente en diferentes entornos, lo que garantiza la portabilidad, la reproducibilidad y la escalabilidad.
• Considere usar herramientas específicas de ML para la organización del flujo de trabajo (p. ej., Apache Airflow, Kubeflow Pipelines), la administración y el control de versiones de modelos (p. ej., MLflow, DVC) y el monitoreo (p. ej., Prometheus, Grafana) para mejorar la productividad, la colaboración y la visibilidad operativa dentro de los equipos de ML.

Desafíos en la infraestructura de ML

La administración de la infraestructura de ML conlleva varios desafíos que las organizaciones deben abordar para garantizar operaciones fluidas y proyectos de ML exitosos. 

Estos son algunos desafíos comunes que se enfrentan al administrar la infraestructura de ML y las posibles soluciones/estrategias para superarlos de manera efectiva.

Administración y versiones de datos

La administración del control de versiones y el seguimiento de los cambios en los conjuntos de datos, los pasos de preprocesamiento y la ingeniería de funciones pueden ser desafiantes, lo que provoca inconsistencias y dificultades en la reproducción de experimentos. 

Considere:  

• El uso de sistemas de control de versiones como Git no solo para el código, sino también para administrar conjuntos de datos, scripts de procesamiento previo y artefactos de modelos puede ayudar. Además, asegúrese de que los científicos de datos cometan cambios y documenten transformaciones de 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 procesos de datos reproducibles y administrar grandes conjuntos de datos de manera eficiente también ayuda. 
• Implementar el seguimiento del linaje de datos para comprender el linaje y las dependencias entre diferentes versiones de conjuntos de datos, características y modelos facilita la auditabilidad y la reproducibilidad.

Optimización y asignación de recursos

Asignar recursos (p. ej., instancias de procesamiento, GPU, memoria) de manera óptima para tareas de capacitación, experimentación e implementación puede ser complejo, lo que lleva a una subutilización o sobreaprovisionamiento.

Considere:

• Monitorear la utilización de recursos, las métricas de rendimiento y los patrones de carga de trabajo mediante herramientas de monitoreo y administración (p. ej., CloudWatch, Prometheus, Grafana) para identificar cuellos de botella de recursos y oportunidades de optimización.
• Implementar políticas de escalamiento automático basadas en la demanda de cargas de trabajo, los umbrales de uso de recursos y las consideraciones de costos para ajustar dinámicamente la asignación de recursos y escalar los recursos de infraestructura hacia arriba o hacia abajo según sea necesario.
• Usar plataformas de organización y contenedorización (p. ej., Docker, Kubernetes) para implementar y administrar las cargas de trabajo de ML de manera eficiente, aprovechando el aislamiento basado en contenedores, el aislamiento de recursos y las capacidades de programación para la optimización de recursos.

Implementación y servicio de modelos

Implementar modelos de ML en entornos de producción y cumplir con las predicciones de manera confiable con baja latencia puede ser un desafío debido a las dependencias, los problemas de versiones, los requisitos de escalabilidad y las complejidades de integración.

Considere:

• Contenedorizar modelos de ML usando Docker para empaquetar dependencias, bibliotecas y entornos de tiempo de ejecución, garantizando una implementación consistente en diferentes entornos (p. ej., desarrollo, pruebas, producción).
• Usar plataformas y marcos de trabajo de servicios de modelos como TensorFlow Serving, TorchServe o FastAPI para modelos escalables y de alto rendimiento que brindan asistencia para versiones de modelos, monitoreo y pruebas A/B.
• Implementar procesos de integración continua/implementación continua (CI/CD ) para la implementación, prueba y versión de modelos automatizados, para garantizar actualizaciones sin problemas, capacidades de restauración e integración con flujos de trabajo de implementación.
• Aprovechar las plataformas informáticas sin servidor (p. ej., AWS Lambda, funciones de Azure) para el servicio de modelos impulsados por eventos, la optimización de costos y el escalamiento automático basado en el volumen de solicitudes y la concurrencia.

Monitoreo y administración del rendimiento

El monitoreo del rendimiento, la salud y el comportamiento de los modelos de ML, los componentes de la infraestructura y los flujos de trabajo en tiempo real puede ser un desafío sin los mecanismos adecuados de monitoreo y registro.

Considere:

• Implementar soluciones de registro y monitoreo (p. ej., pila ELK, Prometheus/Grafana, monitoreo en la nube) para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento clave (p. ej., precisión, latencia, rendimiento), registros del sistema, errores y anomalías en los flujos de trabajo y la infraestructura de ML.
• Configurar mecanismos y umbrales de alerta para detectar y responder de manera proactiva a problemas de rendimiento, fallas y desviaciones del comportamiento esperado, lo que garantiza la confiabilidad del sistema y el tiempo de actividad.
• Usar herramientas de rastreo distribuido (p. ej., desviado, Zipkin) para rastrear rutas de ejecución de extremo a extremo y dependencias en sistemas de ML distribuidos, ayudando en la depuración, optimización y análisis de causa raíz de cuellos de botella de rendimiento.

Conclusiones

La infraestructura de ML desempeña un papel fundamental en el éxito de las iniciativas de AI al abordar desafíos críticos como el control de versiones de datos, la asignación de recursos, la implementación de modelos y el monitoreo del rendimiento. La administración efectiva de la infraestructura de ML implica implementar las mejores prácticas y aprovechar las herramientas y estrategias adecuadas para superar estos desafíos. Al adoptar sistemas de control de versiones para datos y códigos, optimizar la asignación de recursos con escalabilidad automática y contenedorización, implementar modelos utilizando plataformas de servicio escalables y monitorear las métricas de rendimiento en tiempo real, las organizaciones pueden garantizar la confiabilidad, escalabilidad y eficiencia de sus proyectos de ML.

La implementación de una sólida infraestructura de ML no solo mejora la productividad y la colaboración dentro de los equipos, sino que también permite a las organizaciones impulsar la innovación, alcanzar los objetivos comerciales y liberar todo el potencial de las tecnologías de AI. Permite a los científicos de datos, ingenieros y desarrolladores experimentar con modelos complejos, escalar soluciones para manejar volúmenes de datos crecientes e implementar modelos predictivos en la producción con confianza. 

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