¿Qué es mlops?

Aquí tienes información sobre MLOps en formato Markdown, con enlaces a https://es.wikiwhat.page/kavramlar/:

MLOps: DevOps para Aprendizaje Automático

MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es una disciplina emergente de la ingeniería que tiene como objetivo estandarizar y agilizar el ciclo de vida del aprendizaje automático (ML). Se enfoca en integrar el desarrollo de modelos de ML (la parte de "ML") con el despliegue y el funcionamiento de modelos de ML en producción (la parte de "Ops").

Objetivos principales:

• Automatización: Automatizar los pasos del ciclo de vida del ML, desde la recopilación y el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento, la evaluación, el despliegue y la monitorización de modelos.
• Colaboración: Fomentar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de ML e ingenieros de operaciones.
• Reproducibilidad: Asegurar que los modelos se pueden reproducir de forma consistente en diferentes entornos.
• Escalabilidad: Permitir que los modelos de ML se escalen para manejar grandes volúmenes de datos y tráfico.
• Monitorización: Monitorizar el rendimiento de los modelos de ML en producción y detectar problemas como la deriva de datos y el sesgo.
• Gobernanza: Implementar políticas y procedimientos para garantizar la seguridad, la privacidad y la ética de los modelos de ML.

Componentes clave de MLOps:

• Ingeniería de datos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Ingeniería%20de%20Datos Recopilación, limpieza y transformación de datos para el entrenamiento de modelos.
• Entrenamiento de modelos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Entrenamiento%20de%20Modelos Desarrollo y ajuste de modelos de ML.
• Validación de modelos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Validación%20de%20Modelos Evaluación del rendimiento de los modelos antes del despliegue.
• Despliegue de modelos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Despliegue%20de%20Modelos Implementación de modelos en entornos de producción.
• Monitorización de modelos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Monitorización%20de%20Modelos Seguimiento del rendimiento de los modelos en producción y detección de problemas.
• Gestión de versiones de modelos: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Gestión%20de%20Versiones%20de%20Modelos Seguimiento y gestión de las diferentes versiones de los modelos de ML.
• Infraestructura: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Infraestructura Recursos computacionales necesarios para el entrenamiento, el despliegue y la operación de los modelos de ML.
• Automatización CI/CD: https://es.wikiwhat.page/kavramlar/Integración%20Continua/Entrega%20Continua Automatización de los procesos de integración, entrega y despliegue continuos.

Beneficios de MLOps:

• Ciclos de vida de ML más rápidos.
• Mayor fiabilidad de los modelos en producción.
• Mejor gobernanza y cumplimiento normativo.
• Mayor retorno de la inversión en ML.

Herramientas de MLOps:

Existen diversas herramientas y plataformas de MLOps, tanto de código abierto como comerciales. Algunas de las más populares son:

• MLflow
• Kubeflow
• TensorFlow Extended (TFX)
• Amazon SageMaker
• Azure Machine Learning
• Google Cloud AI Platform

En resumen, MLOps es fundamental para que las organizaciones puedan aprovechar el potencial del aprendizaje automático de forma eficiente, fiable y escalable.