ML Ops ¿Qué es ML Ops?
Como unidad, el contenedor se puede mover y ejecutar fácilmente en cualquier sistema operativo en cualquier contexto. Las operaciones de aprendizaje automático (ML Ops) son un conjunto estandarizado de mejores prácticas y herramientas desarrolladas para facilitar el diseño, la construcción, la implementación y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en producción. Mediante el uso de la automatización, ML Ops permite a los científicos de datos unificar el ciclo de lanzamiento de software, automatizar las pruebas de artefactos de aprendizaje automático y aplicar principios ágiles a proyectos de aprendizaje automático de manera disciplinada, lo que contribuye a unos modelos de mayor calidad.
Índice
¿Para qué se utilizan las ML Ops?
Los científicos de datos, ingenieros de software y profesionales de operaciones de TI utilizan las ML Ops para estandarizar y automatizar el diseño, la creación, la implementación y la gestión de modelos de IA y aprendizaje automático. Un enfoque riguroso de ML Ops permite a los participantes colaborar de manera efectiva, implementar integración y despliegue continuos (CI/CD) y acelerar el ritmo de desarrollo y producción.
¿Por qué necesito ML Ops?
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden resultar ciertamente difíciles de poner en producción. La Data Science a menudo se complica por los silos, los formatos conflictivos, los problemas de privacidad, los requisitos de seguridad y la falta de recursos. ML Ops puede ayudar a agilizar el proceso de desarrollo, prueba y lanzamiento de flujos de trabajo de Data Science, aportando velocidad y agilidad a proyectos complejos de IA y aprendizaje automático.
Características y ventajas de ML Ops
ML Ops puede variar en alcance desde el análisis exploratorio de datos (EDA) hasta la preparación e ingeniería de datos y el entrenamiento e implementación de modelos. Si se aplica correctamente, hace que los flujos de trabajo de aprendizaje automático sean rápidos, eficientes y repetibles, lo que acorta los plazos hasta la fase de producción.
ML Ops permite a los equipos de Data Science desarrollar y entregar modelos de mayor calidad más rápidamente. Mejora drásticamente la gestión y la escalabilidad: se pueden controlar y supervisar múltiples modelos en paralelo, lo que permite la integración, entrega e implementación continuas. Además, fomenta la colaboración entre científicos de datos, DevOps y operaciones de TI, lo que reduce la fricción entre los equipos con prioridades ocasionalmente en conflicto.
ML Ops también minimiza los riesgos de desarrollo, abordando las preocupaciones normativas y de seguridad con cumplimiento y transparencia rigurosos. Cada cambio en los modelos y datos se rastrea meticulosamente para garantizar una auditoría precisa y resultados reproducibles.
Mejores prácticas para ML Ops
Los principios de ML Ops se aplican a cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Iteración
Cambiar cualquier cosa lo cambia todo (CACE). Cada cambio iterativo en un modelo o conjunto de datos debe registrarse y probarse.
Repetibilidad
Cada modelo, tabla y prueba debe ser perfectamente reproducible dadas las mismas condiciones y datos.
Visibilidad
Las características y los cambios deben ser transparentes y compartidos entre los equipos de datos participantes.
Uniformidad
Los formatos y bibliotecas de código abierto ayudan a garantizar la coherencia entre las características y los datos.
Capacidad de auditoría
El control de versiones y el linaje de los modelos se deben rastrear y mantener meticulosamente durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático para garantizar una gobernanza precisa y exacta.
HPE y ML Ops
ML Ops desempeña un papel destacado en el futuro de la computación empresarial, y HPE está comprometida con explorar todo el potencial del aprendizaje automático e incorporar ML Ops en nuestras estrategias de desarrollo.
HPE GreenLake for ML Ops facilita las cosas para proyectos de aprendizaje automático con una plataforma edge-to-cloud y precios basados en el consumo que te permiten avanzar sin problemas desde la planificación del proyecto hasta las implementaciones de producción. El hardware HPE Apollo y el software HPE Ezmeral respaldan cada aspecto de tu carga de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la creación de modelos, el entrenamiento, la implementación, la gestión y la colaboración.
HPE Ezmeral ML Ops es una solución de Data Science global que tiene la flexibilidad para ejecutar cargas de trabajo locales, en múltiples nubes públicas o en un modelo híbrido, además de responder a las necesidades dinámicas de negocio en una amplia gama de casos de uso. HPE Ezmeral ML Ops aborda los desafíos de operacionalizar modelos de aprendizaje automático a escala empresarial al ofrecer una experiencia similar a la de la nube, combinada con herramientas preempaquetadas para operacionalizar el ciclo de vida del aprendizaje automático. HPE Ezmeral ML Ops permite a los clientes crear, entrenar e implementar modelos con una velocidad y agilidad similares a DevOps. Proporciona una plataforma única que aborda todos los aspectos del ciclo de vida del aprendizaje automático (desde la preparación de datos hasta la creación, el entrenamiento, la implementación, la supervisión de los modelos y la colaboración) y operacionaliza procesos globales en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, de forma que se aceleren los cronogramas de los modelos de datos y se reduzca el tiempo de comercialización.