Servicios mLOps: creación de modelos de la A a la Z

Este es el conjunto de procesos, procedimientos y componentes que forman parte de las soluciones de mLOps en Dysnix:

• Preparación de datos, análisis exploratorio de datos y desarrollo de funciones. Analizamos y planificamos la creación y capacitación de modelos futuros, incluidas todas las funciones que queremos desarrollar y capacitar.
• Entrenamiento, edición, gobierno y análisis del modelo. Esta es una etapa de desarrollo de un modelo de aprendizaje automático. Lo implementamos y servimos en el entorno escalable más adecuado que admite la CI/CD y otras herramientas de mantenimiento eficientes.
• Automatización del reciclaje y la optimización. Analizamos ciertos aspectos del rendimiento del modelo y lo rediseñamos si es necesario.

Un buen ejemplo de MLOps se basa en tres pilares: científicos de datos, ingenieros de datos y trabajo en equipo de DevOps. Cada parte posee un conjunto único de herramientas y procesos de MLOps que deben realizarse. Por lo tanto, el mLOps requiere que el equipo esté estrechamente integrado e interconectado para crear modelos que funcionen de manera eficiente. El ejemplo de la aplicación de servicios mLOps de Dysnix fue la creación y el despliegue de un modelo que pudiera reconocer los instrumentos quirúrgicos de una mesa mediante la visión artificial de Explorer Surgical.

La forma más sencilla de entender los MLOps es imaginarlos como una clase de robots de jardín de infantes a los que hay que educar sobre cómo hacer su trabajo. Y todos esos ingenieros de datos, científicos, especialistas en DevOps e IA son profesores que reúnen a todos los grupos de robots recién nacidos y los crían hasta que maduran. ¿Esto lo explica mejor?

La mejor aplicación de MLOps es simplificar el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático mediante el uso de una gran cantidad de experiencia y kits de herramientas de DevOps. Partiendo de la configuración del entorno y terminando con el trabajo correcto de las operaciones de implementación y las actualizaciones, la combinación de mLOps se convierte en un modelo de desarrollo de modelos de aprendizaje automático mucho más eficiente que cualquier otro.

Lo mejor para el proyecto MLOps es la selección correcta del equipo. Con roles equilibrados y responsabilidades distribuidas, cada participante en el proceso sabrá lo que debe hacerse y lo llevará a cabo sin preocuparse por otras partes del proyecto. Cuando trabajas con un equipo como Dysnix, tus expertos obtienen socios confiables que profundizan en el contexto y aplican toda su experiencia al servicio del proyecto.

En pocas palabras, para implementar modelos de aprendizaje automático, primero debe prepararlos y entrenarlos. Para ello, debe preparar el entorno de formación con todas las conexiones que tiene el entorno de producción. Tras las pruebas, los ajustes, las verificaciones de preguntas y respuestas, entre otros preparativos, considerará que su modelo de aprendizaje automático está listo para su implementación. Usted prepara un entorno de producción y lo lanza allí.

El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es un complejo de procedimientos manuales y automatizados que deben describir, definir la arquitectura, configurar y verificar el modelo y preestablecer la forma en que se desarrolla y se puede actualizar. Para producir modelos de aprendizaje automático con herramientas de MLOps, hay que aclarar los objetivos de su trabajo, cuál es la mejor arquitectura para ellos, las características de los entornos en los que podrían lanzarse y el rendimiento de todos los procesos vitales del modelo en sí.