Mejores prácticas para implementar MLOps
Al implementar MLOps, hay ciertas mejores prácticas que se deben seguir. Entre ellas se incluyen:
1. Establecer canales de comunicación claros
Fomente la comunicación abierta entre científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y equipos de operaciones. Use las herramientas y plataformas de colaboración para compartir actualizaciones, resultados y comentarios de manera efectiva. Realice reuniones interdisciplinarias regularmente para alinearse con los objetivos, el progreso y los desafíos.
2. Cree documentación integral
Documente todo el proceso de aprendizaje automático, incluido el procesamiento previo de datos, el desarrollo de modelos y los procesos de implementación. Describa claramente las dependencias, las configuraciones y la información de la versión para la reproducibilidad. Mantenga la documentación para las configuraciones de infraestructura, los pasos de implementación y los procedimientos de monitoreo.
3. Adopte IaC
Defina los componentes de la infraestructura (p. ej., servidores, bases de datos) como código para garantizar la consistencia en los entornos de desarrollo, prueba y producción. Use herramientas como Terraform o Ansible para administrar los cambios de infraestructura de manera programática.
4. Priorice el monitoreo del modelo
Establezca mecanismos de monitoreo robustos para realizar un seguimiento del rendimiento del modelo, detectar la desviación e identificar anomalías. Implemente prácticas de registro para capturar información relevante durante cada paso del flujo de trabajo de aprendizaje automático para la resolución de problemas y la auditoría.
5. Implemente pruebas de automatización
Incluya pruebas de unidades, pruebas de integración y pruebas de rendimiento en sus procesos de MLOps.
Pruebe el comportamiento del modelo en diferentes entornos para detectar problemas de forma temprana y garantizar la consistencia en todas las implementaciones.
6. Habilite la reproducibilidad
Registre y realice un seguimiento de las versiones de bibliotecas, dependencias y configuraciones utilizadas en el proceso de ML. Use herramientas de contenedorización como Docker para encapsular todo el entorno, haciéndolo reproducible en diferentes sistemas.
7. Priorice la seguridad
Implemente las mejores prácticas de seguridad para el manejo de datos, el almacenamiento de modelos y la comunicación de red. Actualice regularmente las dependencias, realice auditorías de seguridad y aplique controles de acceso.
8. Escale de manera responsable
Diseñe flujos de trabajo de MLOps para escalar horizontalmente y manejar volúmenes de datos crecientes y complejidades de modelos. Aproveche los servicios en la nube para una infraestructura escalable y capacidades de procesamiento en paralelo. Use servicios como Portworx ® de Pure Storage para ayudar a optimizar las cargas de trabajo en la nube.
MLOps frente a AIOps
AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI) y MLOps (operaciones de aprendizaje automático) son conceptos relacionados pero distintos en el campo de la tecnología y la administración de datos. Ambos abordan los aspectos operativos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, pero tienen diferentes enfoques y objetivos:
AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI)
- Enfoque: AIOps se centra principalmente en el uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar y mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la eficiencia de las operaciones de TI y la administración de la infraestructura.
- Objetivos: Los objetivos principales de AIOps incluyen automatizar tareas, predecir y prevenir incidentes de TI, monitorear el estado del sistema, optimizar la asignación de recursos y mejorar el rendimiento y la disponibilidad general de la infraestructura de TI.
- Casos de uso: AIOps se utiliza comúnmente en entornos de TI para tareas como la administración de redes, el monitoreo de sistemas, el análisis de registros y la detección y respuesta a incidentes.
Operaciones de aprendizaje automático (Machine Learning Operations, MLOps)
- Enfoque: MLOps, por otro lado, se centra específicamente en la operación de los modelos de aprendizaje automático y la administración integral del ciclo de vida del desarrollo del aprendizaje automático.
- Objetivos: El objetivo principal de MLOps es optimizar el proceso de desarrollo, implementación, monitoreo y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Enfatiza la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y equipos de operaciones.
- Casos de uso: MLOps se utiliza para garantizar que los modelos de aprendizaje automático se implementen y ejecuten sin problemas en la producción. Implica prácticas como el control de versiones de modelos, CI/CD para ML, el monitoreo de modelos y la recapacitación de modelos.
Si bien tanto AIOps como MLOps implican el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático en contextos operativos, tienen diferentes áreas de enfoque. AIOps apunta a optimizar y automatizar las operaciones de TI y la administración de la infraestructura mediante AI, mientras que MLOps se centra en la administración y la implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Son complementarios en algunos casos, ya que AIOps puede ayudar a garantizar que la infraestructura subyacente respalde las prácticas de MLOps, pero abordan diferentes aspectos de la tecnología y las operaciones.
Por qué Pure Storage para MLOps
Adoptar las prácticas de MLOps es fundamental para lograr el éxito en los proyectos de aprendizaje automático actuales. MLOps garantiza la eficiencia, escalabilidad y reproducibilidad en proyectos de ML, lo que reduce el riesgo de fallas y mejora los resultados generales del proyecto.
Pero para aplicar con éxito MLOps, primero necesita una Infraestructura lista para la AI que admita la organización de la AI. Pure Storage ofrece los productos y las soluciones que necesita para mantenerse al día con las grandes demandas de datos de las cargas de trabajo de AI. Aprovechar Pure Storage mejora la implementación de MLOps al facilitar una capacitación de modelos más rápida, eficiente y confiable. La integración de la tecnología de Pure Storage también contribuye a optimizar el proceso general de aprendizaje automático, lo que mejora el rendimiento y la productividad de las organizaciones que participan en iniciativas basadas en datos.
