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Entrenamiento de modelos de Machine Learning con ML Ops

¿Alguna vez has entrenado un modelo solo para descubrir que nunca llega a producción? Bueno, eso sucede entre el 68% y el 80% de las veces. La verdad es que muchos de los modelos que se entrenan y desarrollan nunca llegan a ser implementados en producción. Pero no te preocupes, porque hoy te voy a presentar algo que te hará mucho más fácil el proceso de entrenamiento y despliegue de tus modelos.

Para ilustrar esto, quiero contarte una historia que te dará un poco de contexto. Imagina que mi equipo estaba en un momento crítico con un proyecto y necesitábamos entregar un modelo. Finalmente logramos que el departamento aprobara un servidor GPU para poder utilizar modelos de lenguaje más grandes como BERT y RoBERTa. Comenzamos a trabajar lo más rápido posible, obtuvimos resultados prometedores y estábamos obteniendo una precisión bastante buena. Pero un día intentamos acceder al servidor a través de SSH y no pudimos ingresar. Resulta que nuestro departamento solo había pagado por un mes en el servidor GPU. ¡Así que todos nuestros notebooks, datos y características se habían perdido! Fue una situación bastante frustrante y refleja lo que muchos procesos manuales de entrenamiento parecen en la actualidad.

El proceso manual de entrenamiento de modelos

Normalmente, al comenzar, realizas un análisis exploratorio de datos (EDA) para asegurarte de contar con los datos necesarios para que tu modelo sea exitoso. Revisas bases de datos SQL y te comunicas con otros equipos para obtener los datos que necesitas. Una vez que tienes los datos, sabes que aún no están listos y necesitan ser preparados. Pasas tiempo preparando los datos, llenando brechas y limpiando cualquier información incorrecta o corrupta. A medida que avanzas en este proceso, también podrías realizar ingeniería de características, transformando variables y creando nuevas características que ayudarán a tu modelo.

Una vez que tienes las características listas, estás listo para el entrenamiento. El entrenamiento de modelos es un proceso propio y requiere investigar diferentes modelos para encontrar el que mejor se ajuste a tu problema. Dependiendo del tipo de problema, ya sea procesamiento de lenguaje natural (NLP) o regresión, deberás hacer una optimización de hiperparámetros para asegurarte de obtener la mayor precisión posible. Luego, estás listo para el despliegue.

El despliegue de modelos puede ser algo complicado, ya que implica usar una API o integrar el modelo con una interfaz de usuario. Si eres parte de un equipo pequeño, es posible que debas encargarte tanto del desarrollo de la interfaz como del entrenamiento del modelo. Una vez que has finalizado el despliegue, debes monitorear el rendimiento del modelo en el servidor de producción y determinar si la precisión del modelo cumple con los requisitos del negocio.

Por supuesto, a medida que pasa el tiempo, la precisión del modelo puede disminuir debido a la entropía. Cuando eso sucede, el proceso de entrenamiento debe comenzar nuevamente o el equipo puede ser asignado a un nuevo modelo. Todo esto es un proceso manual que puede resultar en una gran cantidad de trabajo y dolores de cabeza, solo para que el 20% – 40% de los modelos lleguen a producción.

El enfoque de ML Ops: automatización y aceleración

Aquí es donde entra en juego ML Ops. Como su nombre lo indica, ML Ops implementa principios, herramientas y prácticas de DevOps en el flujo de trabajo de Machine Learning. Al igual que en DevOps, el comienzo de este enfoque implica trabajar con códigos. Tanto el desarrollo de la exploración de datos como el entrenamiento de modelos son procesos en los que se escribe código, ya sea en forma de notebooks de Python, scripts de R o Julia, entre otros.

La primera etapa de ML Ops es almacenar todo ese código en un repositorio de control de versiones. Esto te permite aprovechar la automatización que viene a continuación. Puedes utilizar herramientas de integración y despliegue continuo (CI/CD) tanto para la etapa de despliegue como para la de entrenamiento. Cada vez que haces un commit en tu repositorio, automáticamente puedes compilar y desplegar tu modelo o iniciar un nuevo entrenamiento.

Si tienes los recursos necesarios, es recomendable separar la infraestructura de entrenamiento de la de despliegue. El entrenamiento generalmente necesita un servidor con GPU para realizar cálculos de forma paralela, mientras que el despliegue puede ser manejado por contenedores más livianos, como Docker, que pueden tener un balanceador de carga para manejar la demanda.

Además, tanto el entrenamiento como el despliegue se benefician del monitoreo. ML Ops ofrece herramientas de monitoreo que permiten verificar que los modelos en producción sigan funcionando correctamente y medir su precisión. Si se detecta una disminución en la precisión del modelo, se puede desencadenar automáticamente un nuevo proceso de entrenamiento para actualizar el modelo en producción sin complicaciones.

Beneficios de ML Ops: Precisión y velocidad

Imagina cuánto estrés se elimina al pasar de un proceso manual a un flujo de trabajo automatizado con ML Ops. La precisión de tus modelos mejorará y te ahorrarás mucho tiempo en el entrenamiento. Además, la automatización te permitirá desplegar modelos actualizados rápidamente sin problemas.

Espero que esta información te haya sido útil y que puedas obtener mejores resultados y velocidades más altas al entrenar tus modelos. Si te ha gustado este contenido y quieres ver más como este, por favor, suscríbete y dale like. Recuerda dejar cualquier pregunta que tengas en los comentarios a continuación. ¡Muchas gracias!

Resumen del artículo

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es ML Ops?

ML Ops es la implementación de principios, prácticas y herramientas de DevOps en el flujo de trabajo de Machine Learning. Automatiza procesos de entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos para lograr una mayor precisión y velocidad.

2. ¿Cómo ayuda ML Ops a mejorar la calidad de los modelos de Machine Learning?

ML Ops automatiza el proceso de entrenamiento y actualización de modelos, lo que permite una mayor precisión al evitar errores humanos y una respuesta más rápida ante cambios en los datos o requisitos del negocio.

3. ¿Cuáles son los principales desafíos del proceso manual de entrenamiento de modelos?

El proceso manual de entrenamiento de modelos es lento, propenso a errores y dificulta la actualización y mantenimiento de los modelos. Además, la falta de automatización puede llevar a que muchos modelos nunca lleguen a producción.

4. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar ML Ops en lugar de un enfoque manual?

Los beneficios de ML Ops incluyen una mayor precisión en los modelos, mayor velocidad en el entrenamiento y despliegue, automatización del flujo de trabajo, mejor gestión de recursos y monitoreo continuo del rendimiento del modelo.

5. ¿Es necesario separar la infraestructura de entrenamiento de la de despliegue en ML Ops?

En la mayoría de los casos, es recomendable separar la infraestructura de entrenamiento de la de despliegue. El entrenamiento generalmente requiere recursos intensivos, como servidores GPU, mientras que el despliegue puede manejarlo con contenedores más livianos y escalables.

Esperamos que este artículo te haya resultado interesante y te motive a explorar más sobre ML Ops y cómo puede beneficiar tus proyectos de Machine Learning.

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Mila y César

Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.

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