Las mejores herramientas de implementación de modelos de aprendizaje automático en 2026

El recorrido de un modelo de aprendizaje automático desde su fase de entrenamiento hasta su uso real en aplicaciones del mundo real es crucial. Aquí es donde entran en juego el servicio y la implementación de modelos, que convierten los modelos teóricos en herramientas prácticas que pueden mejorar nuestras vidas y nuestro trabajo. Sin embargo, trasladar un modelo a la producción no es sencillo. Implica desafíos como garantizar que el modelo funcione de manera confiable cuando lo utilizan usuarios reales, que pueda gestionar la cantidad de solicitudes que recibe y que se adapte bien al resto de la tecnología que utiliza la empresa.

La elección de las herramientas de implementación de modelos adecuadas es clave. Puede facilitar estas tareas, ayudar a que sus modelos funcionen de manera más eficiente y ahorrar tiempo y dinero. Esta guía le explicará todo lo que necesita saber sobre estas herramientas. Analizaremos por qué son tan importantes el servicio y la implementación de modelos, cuáles son sus opciones y cómo elegir las que mejor se adapten a sus necesidades.

Cubriremos las herramientas especializadas diseñadas para ciertos tipos de modelos, como TensorFlow Extended (TFX) Serving, así como las opciones más flexibles que pueden funcionar con cualquier modelo, como BenToML y Seldon Core.

Nuestro objetivo es proporcionarle una comprensión clara de las herramientas disponibles para el servicio y la implementación de modelos. Esto le ayudará a tomar decisiones informadas, tanto si es un científico de datos que quiere ver sus modelos en acción como si es propietario de una empresa que quiere aprovechar el aprendizaje automático.

A continuación, analizaremos qué significan realmente el servicio y la implementación de modelos y por qué son tan importantes para aprovechar al máximo el aprendizaje automático en aplicaciones prácticas.

Servicio e implementación de modelos: fundamentos

Definición del servicio y la implementación del modelo

Modelo de servicio y la implementación es el proceso de colocar el modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción, donde puede empezar a realizar el trabajo para el que se capacitó. Piense en ello como trasladar su modelo de su campo de entrenamiento al mundo real, donde interactúa con los usuarios, el software u otros sistemas. Esto implica dos pasos principales:

1. Modelo de servicio: Se trata de hacer que su modelo entrenado esté disponible para hacer predicciones. Requiere configurar un servidor que pueda recibir la entrada de datos (como una imagen o un texto), ejecutarla en el modelo y devolver una predicción.
2. Despliegue: Esto va más allá de servir para incluir la integración del modelo en el entorno de producción existente. Significa garantizar que el modelo pueda funcionar sin problemas dentro de una aplicación o un sistema más grande, lo que a menudo requiere el establecimiento de flujos de trabajo de automatización, monitoreo y mantenimiento.

Papel en la comprensión del valor del aprendizaje automático

El objetivo final del aprendizaje automático es utilizar los datos para hacer predicciones o decisiones que sean valiosas en el mundo real. La publicación y la implementación de modelos son fundamentales porque, sin estos pasos, un modelo sigue siendo solo un fragmento de código sofisticado que se encuentra en la computadora de un científico de datos. Solo mediante la implementación de un modelo, las empresas y las personas pueden aprovechar sus capacidades para mejorar los servicios, automatizar las tareas o mejorar los procesos de toma de decisiones.

Esta fase garantiza que el tiempo y los recursos invertidos en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático se traduzcan en aplicaciones prácticas, ya sea para recomendar productos a los clientes, detectar transacciones fraudulentas o impulsar los chatbots. En esencia, la entrega y la implementación de modelos revelan el valor real del aprendizaje automático al convertir la información basada en datos en resultados procesables.

Comprender estos conceptos y su importancia es el primer paso para abordar de manera efectiva las complejidades de llevar los modelos de aprendizaje automático a la producción, sentando las bases para profundizar en las herramientas y técnicas que lo hacen posible.

Elección de las herramientas de implementación de modelos adecuadas

La selección de las herramientas adecuadas para el servicio y la implementación de modelos es una decisión fundamental que puede afectar significativamente a la eficacia y la eficiencia de sus operaciones de aprendizaje automático. El panorama de herramientas disponibles es amplio, y cada opción ofrece un conjunto único de funciones y capacidades. Para navegar por este panorama, es fundamental tener en cuenta un conjunto de criterios de evaluación básicos: rendimiento, escalabilidad y compatibilidad de marcos.

Criterios de evaluación

1. Rendimiento: La velocidad y la eficiencia con las que una herramienta puede procesar las solicitudes entrantes y ofrecer predicciones son fundamentales. Las herramientas de servicio de alto rendimiento pueden gestionar modelos complejos y grandes volúmenes de datos sin una latencia significativa, lo que garantiza una experiencia de usuario perfecta. Tenga en cuenta la capacidad de la herramienta para optimizar los tiempos de inferencia de los modelos y el uso de los recursos.
2. Escalabilidad: La herramienta que elija debe poder crecer con su aplicación. La escalabilidad implica la capacidad de gestionar cargas cada vez mayores, ya sea que se trate de más usuarios simultáneos, más datos o consultas más complejas, sin reducir el rendimiento. Las herramientas deben ofrecer capacidades de escalado horizontal (agregar más máquinas) y escalado vertical (agregar más potencia a las máquinas existentes) para adaptarse a sus necesidades a medida que evolucionan.
3. Compatibilidad del marco: Con la diversidad de marcos de aprendizaje automático disponibles, como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, es importante elegir una herramienta que sea compatible con los marcos que ha utilizado para desarrollar sus modelos. Algunas herramientas son independientes de los marcos y ofrecen la flexibilidad de servir modelos de cualquier biblioteca, mientras que otras están optimizadas para marcos específicos, lo que puede ofrecer un servicio más eficiente para esos modelos.

Descripción general de las principales herramientas

Al considerar estos criterios, he aquí un breve resumen de cómo se alinean algunas de las principales herramientas:

• Servicio extendido de TensorFlow (TFX): Diseñado específicamente para los modelos de TensorFlow, ofrece un alto rendimiento y compatibilidad con el ecosistema de TensorFlow.
• Bento a ML: Una herramienta independiente del marco que proporciona una manera fácil de empaquetar e implementar modelos de varias bibliotecas de aprendizaje automático, lo que permite la escalabilidad a través de Docker y Kubernetes.
• Córtex: Se centra en la escalabilidad y el rendimiento, y aprovecha la tecnología de contenedores para gestionar las cargas de los servidores de forma dinámica.
• KServe (anteriormente KFServing): Es nativo de Kubernetes y es compatible con varios marcos, lo que lo convierte en una opción versátil para implementaciones escalables.
• Servidor de rayos: Diseñado para aplicaciones distribuidas, ofrece escalabilidad y capacidad de adaptación al marco, y se integra bien con el ecosistema Ray para la computación paralela.
• Núcleo de Seldon: Proporciona estrategias de implementación avanzadas en Kubernetes, con un amplio soporte de marcos y un enfoque en la escalabilidad y la supervisión.
• Servicio de antorcha: Optimizado para servir a los modelos de PyTorch, centrándose en el rendimiento y la facilidad de uso.
• Servidor de inferencia NVIDIA Triton: Diseñado para la inferencia acelerada por GPU de alto rendimiento y compatible con múltiples marcos.

La elección de la herramienta adecuada implica sopesar estos criterios con sus necesidades y limitaciones específicas. El objetivo es encontrar una solución que no solo cumpla con sus requisitos actuales, sino que también ofrezca la flexibilidad necesaria para adaptarse a medida que sus proyectos crecen y evolucionan.

Plataformas mLOPS de extremo a extremo

TrueFoundry: MLOP fáciles de usar para desarrolladores

True Foundry es una plataforma mLOps fácil de usar para desarrolladores, diseñada para simplificar el ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que facilita a los equipos la creación, la implementación y la supervisión de sus modelos sin una gran sobrecarga operativa.

Características principales:

• Proporciona un conjunto de herramientas para automatizar la implementación y la supervisión de los modelos de aprendizaje automático.
• Soporta la integración y entrega continuas (CI/CD) para el aprendizaje automático, lo que agiliza el proceso de llevar los modelos del desarrollo a la producción.
• Ofrece un punto de entrada más accesible para los equipos sin una amplia infraestructura de MLOps.

Consideraciones:

• Al ser un jugador más nuevo, TrueFoundry está evolucionando rápidamente, lo que significa actualizaciones frecuentes y posibles cambios en la funcionalidad.
• Su objetivo es simplificar los MLOP, lo que podría significar concesiones en términos de personalizaciones y controles avanzados disponibles en plataformas más establecidas.

Obtenga más información sobre TrueFoundry

AWS SageMaker: integración integral de AWS

AWS SageMaker es un servicio totalmente administrado que ofrece capacidades de aprendizaje automático integrales. Permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficiente. SageMaker simplifica todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta Despliegue del modelo de IA.

Características principales:

• Un conjunto completo de herramientas para cada paso del ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Integración perfecta con otros servicios de AWS, lo que mejora sus capacidades de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
• Los entornos gestionados para los portátiles Jupyter facilitan la experimentación y el entrenamiento de modelos.
• Capacidades de AutoML para automatizar la selección y el ajuste de modelos.
• Opciones de implementación flexibles, que incluyen trabajos de inferencia y transformación por lotes en tiempo real.

Consideraciones:

• Si bien SageMaker ofrece un alto grado de comodidad, bloquea a los usuarios en el ecosistema de AWS, lo que podría ser una consideración para las organizaciones que buscan evitar la dependencia de un proveedor.
• Las amplias funciones de la plataforma vienen acompañadas de una curva de aprendizaje, especialmente para los usuarios nuevos en AWS.

Más información sobre AWS SageMaker

Azure ML: integración perfecta del ecosistema de Azure

Azure Machine Learning es una plataforma basada en la nube para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Ofrece herramientas para acelerar el ciclo de vida del aprendizaje automático de principio a fin, lo que permite a los usuarios llevar sus modelos a producción de forma más rápida, eficiente y escalable.

Características principales:

• Es compatible con una amplia gama de marcos y lenguajes de aprendizaje automático.
• Proporciona herramientas para cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación.
• Aprendizaje automático (AutoML) y diseñador para crear modelos con una codificación mínima.
• Capacidades de MLOps para optimizar la administración y el despliegue de modelos.
• Integración con los servicios de Azure y Microsoft Power Platform para el desarrollo de soluciones de extremo a extremo.

Consideraciones:

• La profunda integración de Azure ML con el ecosistema de Azure es muy beneficiosa para los usuarios que ya han invertido en productos de Microsoft, pero puede suponer una curva de aprendizaje más pronunciada para otros.
• Es posible que algunos usuarios consideren que las amplias funciones de la plataforma son más complejas de lo necesario para proyectos más simples.

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Google Vertex AI: la plataforma de IA de Google Cloud

Google Vertex AI reúne los servicios de Google Cloud en una plataforma unificada de inteligencia artificial (IA) que agiliza el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala.

Características principales:

• API unificada en toda la plataforma de IA, lo que simplifica la integración de las capacidades de IA en las aplicaciones.
• Funciones de AutoML para entrenar modelos de alta calidad con un mínimo esfuerzo.
• Integración profunda con los servicios de Google Cloud, incluido BigQuery, para un análisis y un manejo de datos sin problemas.
• Herramientas para prácticas sólidas de MLOps, que ayudan a administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático de manera eficiente.

Consideraciones:

• La IA de Vertex está profundamente integrada con Google Cloud, lo que la convierte en una excelente opción para quienes ya utilizan los servicios de Google Cloud, pero puede ser una limitación para quienes desconfían de la dependencia de un proveedor.
• Las potentes capacidades y las amplias opciones de la plataforma pueden requerir una curva de aprendizaje significativa para aprovecharlas al máximo.

Más información sobre Google Vertex AI

Estos de extremo a extremo Plataformas MLOps ofrecen una gama de herramientas y servicios para simplificar el ciclo de vida del aprendizaje automático. La elección de la plataforma adecuada depende de varios factores, incluidas las necesidades específicas de sus proyectos, su proveedor de nube preferido y la experiencia de su equipo. Cada plataforma ofrece puntos fuertes únicos, desde el conjunto integral de herramientas de AWS SageMaker y la integración de Azure ML con el ecosistema de Microsoft hasta los servicios centrados en la IA de Google Vertex y el enfoque orientado a los desarrolladores de TrueFoundry.

Sin embargo, para los equipos que buscan otras opciones, hay varias Alternativas a Vertex AI ofrecen capacidades de extremo a extremo similares y, al mismo tiempo, brindan flexibilidad en todas las nubes y los marcos.

La mejor herramienta de implementación de modelos de aprendizaje automático

Servicio extendido de TensorFlow (TFX): diseñado para los modelos de TensorFlow

TFX Serving está diseñado específicamente para los modelos de TensorFlow y ofrece opciones de servicio sólidas y flexibles. Destaca por su capacidad para ofrecer varias versiones de modelos simultáneamente y por su perfecta integración con TensorFlow, lo que la convierte en la opción ideal para quienes invierten mucho en el ecosistema de TensorFlow.

Ventajas:

• Integración perfecta con los modelos de TensorFlow.
• Puede servir a diferentes modelos o versiones al mismo tiempo.
• Expone los puntos finales de gRPC y HTTP para su inferencia.
• Puede implementar nuevas versiones del modelo sin cambiar el código del cliente.
• Soporta nuevas versiones canarias y modelos experimentales de pruebas A/B.
• Puede procesar solicitudes de inferencia por lotes para usar la GPU de manera eficiente.

Contras:

• Se recomienda usar Docker o Kubernetes para ejecutarlos en producción, ya que pueden no ser compatibles con las plataformas o infraestructuras existentes.
• Carece de soporte para funciones como la seguridad, la autenticación, etc.

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BentoML: solución de servicio independiente del marco

BentoML es una herramienta versátil diseñada para cerrar la brecha entre el desarrollo y la implementación del modelo, y ofrece una plataforma fácil de usar e independiente del marco. Destaca por su capacidad para empaquetar e implementar modelos desde cualquier marco de aprendizaje automático, lo que la hace altamente flexible para diversos entornos de desarrollo.

Ventajas:

• Independiente del marco, admite varios marcos de aprendizaje automático.
• Simplifica el empaquetado y la implementación de modelos en diferentes entornos.
• Admite varios objetivos de implementación, incluidos Kubernetes, AWS Lambda y más.
• Fácil de usar para crear canalizaciones de inferencia complejas.

Contras:

• Es posible que carezcan de algunas funciones relacionadas con la gestión de la experimentación o la orquestación avanzada de modelos.
• El escalado horizontal debe gestionarse con herramientas adicionales.

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Cortex: servicio escalable y basado en contenedores

Cortex se destaca por ofrecer soluciones de servicio escalables y basadas en contenedores que se ajustan dinámicamente a la demanda fluctuante. Es especialmente adecuado para aplicaciones que requieren escalabilidad sin sacrificar la facilidad de implementación.

Ventajas:

• Altamente escalable, aprovecha la tecnología de contenedores para una gestión dinámica de la carga.
• Soporta el escalado automático y el servicio multimodelo.
• Se integra bien con los principales proveedores de nube para una implementación perfecta.

Contras:

• La curva de aprendizaje para configurar y optimizar las implementaciones.
• Puede requerir una administración más práctica en comparación con algunas soluciones específicas de la plataforma.

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KServe: soporte multimarco nativo de Kubernetes

Como parte del proyecto Kubeflow, KServe se centra en proporcionar un sistema de servicio nativo de Kubernetes con soporte para múltiples marcos. Está diseñado para facilitar la inferencia sin servidor, reduciendo el costo y la complejidad de la implementación y la administración de modelos.

Ventajas:

• Nativo de Kubernetes, que aprovecha el ecosistema para lograr despliegues escalables y resilientes.
• Soporta la inferencia sin servidor, lo que reduce los costos operativos.
• No depende de ningún marco, con interfaces de alto nivel para los marcos de aprendizaje automático más populares.

Contras:

• Requiere estar familiarizado con Kubernetes y las tecnologías nativas de la nube relacionadas.
• Puede presentar desafíos en el servicio de modelos personalizados o con marcos de nicho.

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Ray Serve: para aplicaciones distribuidas

Ray Serve está diseñado para ofrecer flexibilidad y escalabilidad en aplicaciones distribuidas, lo que lo convierte en una opción sólida para los desarrolladores que buscan adaptarse a cualquier tipo de modelo o lógica empresarial. Basado en el marco de Ray, admite el escalado dinámico y puede gestionar una amplia gama de escenarios de servicio, desde modelos simples hasta canalizaciones de modelos complejos y compuestos.

Ventajas:

• Flexible y personalizable para adaptarse a cualquier tipo de modelo o lógica empresarial.
• Soporta modelos de canalización y composición para necesidades de servicio avanzadas.
• Construido sobre Ray para la computación distribuida, ofrece una asignación dinámica de recursos.
• Se integra con FastAPI, lo que facilita la creación de API web.

Contras:

• Puede carecer de algunas de las integraciones y funciones de otras herramientas de servicio, como el soporte nativo para el control de versiones de modelos y la supervisión avanzada.
• La instalación y la administración de un clúster Ray introducen una complejidad y una sobrecarga adicionales.

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Seldon Core: estrategias de implementación avanzadas en Kubernetes

Seldon Core convierte Kubernetes en una plataforma escalable para implementar modelos de aprendizaje automático. Es compatible con una amplia gama de marcos y lenguajes de aprendizaje automático, lo que la hace versátil para diferentes tipos de implementaciones. Con funciones avanzadas, como las pruebas A/B, las implementaciones en canarias y la capacidad de explicar los modelos, Seldon Core es ideal para los equipos que buscan estrategias de implementación sólidas.

Ventajas:

• Escalable y confiable, capaz de servir modelos a gran escala.
• Es compatible con varios marcos, idiomas y servidores modelo.
• Permite canalizaciones de inferencia complejas con funciones avanzadas, como la capacidad de explicación y la detección de valores atípicos.

Contras:

• Requiere experiencia en Kubernetes, lo que puede aumentar la curva de aprendizaje y la complejidad operativa.
• Puede que no sea la mejor opción para escenarios de servicio de modelos muy personalizados o complejos debido a su enfoque basado en gráficos.

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TorchServe: servicio eficiente de los modelos de PyTorch

TorchServe está diseñado para servir de manera eficiente a los modelos de PyTorch. Está desarrollado por AWS y PyTorch, y ofrece una configuración sencilla para la publicación de modelos con funciones como la publicación multimodelo, el control de versiones de modelos y el registro. TorchServe simplifica la implementación de los modelos de PyTorch en entornos de producción, lo que lo convierte en una opción atractiva para los desarrolladores de PyTorch.

Ventajas:

• Diseñado específicamente para servir a los modelos PyTorch, lo que garantiza un rendimiento eficiente.
• Soporta pruebas A/B, servicio de modelos cifrados y serialización de instantáneas.
• Ofrece funciones avanzadas como la evaluación comparativa, la creación de perfiles y la implementación de Kubernetes.
• Proporciona controladores predeterminados para tareas comunes y permite controladores personalizados.

Contras:

• Menos madura en comparación con otras herramientas de servicio, con un desarrollo continuo para agregar funciones y estabilidad.
• Requiere herramientas de terceros para las implementaciones móviles y de producción con todas las funciones.

Obtenga más información sobre TorchServe

Servidor de inferencia NVIDIA Triton: inferencia acelerada por GPU

El servidor de inferencia Triton de NVIDIA está optimizado para la inferencia acelerada por GPU y admite un amplio conjunto de marcos de aprendizaje automático. Su versatilidad y rendimiento lo hacen ideal para escenarios que requieren una potencia computacional intensiva, como las aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real y las tareas de inferencia de aprendizaje profundo.

Ventajas:

• Optimizado para la inferencia acelerada por GPU de alto rendimiento.
• Es compatible con varios marcos, lo que permite opciones de implementación flexibles.
• Ofrece funciones como el procesamiento dinámico por lotes para un uso eficiente de los recursos.
• Proporciona una administración avanzada de modelos, que incluye el control de versiones y el servicio multimodelo.

Contras:

• Principalmente beneficioso para proyectos que pueden aprovechar la aceleración de la GPU, ya que puede resultar excesivo para tareas más sencillas.
• Puede requerir un conocimiento más profundo del ecosistema y las herramientas de NVIDIA para una utilización óptima.

Más información sobre NVIDIA Triton Inference Server

Cada una de estas herramientas ofrece ventajas únicas y puede tener su propio conjunto de desafíos o limitaciones. La elección entre ellas debe guiarse por las necesidades específicas de su escenario de implementación, incluidas las consideraciones sobre el marco utilizado para el desarrollo del modelo, los requisitos de escalabilidad y el nivel de complejidad de la infraestructura que su equipo puede soportar.

Más allá de la implementación: herramientas de apoyo en el ciclo de vida de los MLOps

Seguimiento de experimentos y gestión de modelos

Herramientas como MLFlow, Comet ML, Weights & Biases, Evidently, Fiddler y Censius AI son esenciales para rastrear el progreso de los experimentos de aprendizaje automático y gestionar el ciclo de vida de los modelos.

• MLFlow: Gestiona el ciclo de vida del aprendizaje automático de principio a fin, con funciones para realizar el seguimiento de los experimentos, empaquetar el código y compartir los resultados. Obtenga más información
• Cometa ML: Ofrece una plataforma para realizar un seguimiento de los experimentos de aprendizaje automático, comparar modelos y optimizar los modelos de aprendizaje automático en tiempo real. Obtenga más información
• Pesos y sesgos: Proporciona herramientas para el seguimiento de experimentos, la optimización de modelos y el control de versiones de conjuntos de datos para crear mejores modelos con mayor rapidez. Obtenga más información
• Evidentemente: Se especializa en monitorear el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y detectar la desviación de datos en la producción. Obtenga más información
• Violinista: Una plataforma para explicar, analizar y mejorar los modelos de aprendizaje automático, centrándose en la transparencia y la responsabilidad. Obtenga más información
• Censius AI: Ayuda a los equipos a monitorear, explicar y mejorar los sistemas de IA, ofreciendo soluciones para la observabilidad de la IA. Obtenga más información

Orquestación del flujo de trabajo

Herramientas como Prefect, Metaflow y Kubeflow están diseñadas para automatizar y administrar flujos de trabajo de datos complejos, lo que mejora la escalabilidad y la eficiencia de las operaciones de aprendizaje automático.

• Prefecto: Su objetivo es simplificar la automatización del flujo de trabajo, proporcionando una interfaz de alto nivel para definir y ejecutar los flujos de trabajo de datos. Obtenga más información
• Metaflow: Desarrollado por Netflix, ofrece un marco centrado en las personas para crear y gestionar proyectos de ciencia de datos de la vida real. Más información
• Kubeflow: Facilita la implementación de flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes, lo que facilita los sistemas de aprendizaje automático escalables y portátiles. Obtenga más información

Control de versiones de datos y modelos

Las herramientas de control de versiones, como DVC, Pachyderm y DagsHub, ayudan a administrar los conjuntos de datos y las versiones de los modelos, garantizando que los proyectos sean reproducibles y escalables.

• DVC (control de versión de datos): Una herramienta de código abierto diseñada para el control de versiones de proyectos de ciencia de datos, haciéndolos más colaborativos y administrables. Obtenga más información
• Paquidermo: Proporciona versiones de datos y linaje para proyectos de aprendizaje automático, lo que permite flujos de trabajo reproducibles. Obtenga más información
• Dag Hub: una plataforma para que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático controlen versiones de datos, modelos, experimentos y código. Obtenga más información

Ingeniería de datos y marcos de canalización

Cedro:

Kedro es un marco de Python diseñado para ayudar a los ingenieros y científicos de datos a hacer que sus canalizaciones de datos sean más eficientes, legibles y fáciles de mantener. Promueve el uso de las mejores prácticas de ingeniería de software para los datos y está diseñado para adaptarse a la complejidad de los proyectos de datos del mundo real.

• Uso principal: Kedro estructura el código de la ciencia de datos de manera uniforme, lo que facilita la transformación de los datos sin procesar en información valiosa. Se integra bien con las herramientas modernas de ciencia de datos y admite el desarrollo modular y colaborativo.
• Documentación de Kedro

Herramientas adicionales

• Predicciones de Google AI Platform: Ofrece un servicio gestionado que permite a los desarrolladores y científicos de datos implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático en la producción. Es compatible con una variedad de marcos de aprendizaje automático y permite el despliegue de modelos creados en cualquier lugar de la nube para ofrecer predicciones. Algo de texto
  • Uso principal: Simplifica el proceso de implementación, ya que ofrece un entorno escalable y seguro para sus modelos de aprendizaje automático, con soporte para predicciones en línea y por lotes.
  • Documentación de predicciones de Google AI Platform

Herramientas de código abierto frente a herramientas comerciales

En el ámbito del servicio y la implementación de modelos, la decisión entre aprovechar las herramientas comerciales y de código abierto es fundamental, ya que cada una ofrece ventajas y consideraciones distintas. A continuación se explica cómo se clasifican las herramientas mencionadas anteriormente en categorías comerciales y de código abierto, junto con sus respectivas ventajas y posibles inconvenientes.

Herramientas de código abierto

Código abierto las herramientas son de acceso público y cualquier persona puede modificarlas o distribuirlas. Se ven particularmente favorecidas por su flexibilidad, el apoyo de la comunidad y la rentabilidad.

• Servicio extendido de TensorFlow (TFX): una plataforma de código abierto diseñada para servir modelos de TensorFlow de manera eficiente.
• Bento a ML: Una biblioteca de código abierto independiente del marco para empaquetar e implementar modelos de aprendizaje automático.
• Córtex: Aunque ofrece soporte comercial, las funciones principales de Cortex están disponibles en una versión de código abierto.
• KServe (servicio de Kubeflow): un sistema nativo de Kubernetes de código abierto para ofrecer modelos de aprendizaje automático en todos los marcos.
• Ray Serve: Creado sobre Ray para aplicaciones distribuidas, Ray Serve es de código abierto y no depende del marco.
• Núcleo Seldon: Ofrece un conjunto sólido de funciones para implementar modelos de aprendizaje automático en Kubernetes, disponible como código abierto.
• Sirve con antorcha: Desarrollado por AWS y PyTorch, TorchServe es de código abierto y está diseñado para servir a los modelos de PyTorch.
• MLFlow: una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático de principio a fin.
• Kedro: Proporciona un marco para crear canalizaciones de datos, de código abierto y diseñado para ingenieros y científicos de datos.
• DVC (control de versión de datos): Un sistema de control de versiones de código abierto diseñado para proyectos de aprendizaje automático.

Ventajas:

• Coste: La mayoría de las herramientas de código abierto son gratuitas, lo que reduce significativamente los gastos generales.
• Personalización: Ofrecen la flexibilidad necesaria para adaptar la herramienta a las necesidades específicas del proyecto.
• Apoyo a la comunidad: Las herramientas de código abierto suelen tener comunidades activas para solucionar problemas y realizar mejoras.

Contras

• Mantenimiento y soporte: Puede requerir más esfuerzo para la configuración y el mantenimiento, ya que el soporte se basa principalmente en la comunidad.
• Complejidad: Algunas herramientas pueden tener una curva de aprendizaje más pronunciada debido a sus amplias capacidades y opciones de personalización.

Herramientas comerciales

Comercial las herramientas son productos patentados desarrollados y mantenidos por las empresas. A menudo vienen con tarifas de licencia, pero brindan soporte dedicado y funciones avanzadas.

• Servidor de inferencia NVIDIA Triton: Si bien ofrece una versión de código abierto, las funciones y optimizaciones avanzadas de NVIDIA Triton forman parte de su oferta comercial.
• Predicciones de Google AI Platform: un servicio gestionado de Google Cloud que proporciona una solución comercial para implementar modelos de aprendizaje automático.

Pros

• Facilidad de uso: Las herramientas comerciales suelen ofrecer una configuración y una experiencia de usuario más optimizadas.
• Soporte: Vienen con soporte al cliente y documentación dedicados.
• Funciones integradas: suelen incluir funciones adicionales que no están disponibles en las alternativas de código abierto, como la mejora de la seguridad, la escalabilidad y las optimizaciones del rendimiento.

Contras

• Coste: Las herramientas comerciales pueden resultar caras, especialmente a gran escala.
• Flexibilidad: Puede ofrecer menos flexibilidad de personalización en comparación con las herramientas de código abierto.
• Dependencia: Confiar en una herramienta comercial puede provocar la dependencia de un proveedor, lo que podría complicar las transiciones o integraciones futuras.

Factores de decisión

La elección entre herramientas comerciales y de código abierto para el servicio y la implementación de modelos debe tener en cuenta varios factores:

• Restricciones presupuestarias: Las herramientas de código abierto pueden reducir los costos, pero pueden requerir una mayor inversión en configuración y mantenimiento.
• Necesidades de soporte: Evalúe el nivel de apoyo que necesita su equipo. Si la experiencia interna es limitada, una herramienta comercial con soporte dedicado podría ser más beneficiosa.
• Personalización y escalabilidad: Tenga en cuenta el grado de personalización requerido para su proyecto y las posibles necesidades de escalabilidad.
• Integración: Evalúe qué tan bien se integra la herramienta con su pila y flujo de trabajo actuales.

En última instancia, la elección entre herramientas comerciales y de código abierto dependerá de los requisitos, recursos y objetivos a largo plazo específicos de su proyecto, equilibrando las ventajas y desventajas entre costo, soporte, flexibilidad y facilidad de uso.

Integración de herramientas de implementación de modelos en su flujo de trabajo de mLOps

La integración de las herramientas adecuadas en su flujo de trabajo de mLOps requiere un enfoque estratégico para garantizar un funcionamiento y una eficiencia impecables. A continuación se explica cómo hacerlo de forma eficaz:

1. Evalúe sus necesidades: Defina claramente los requisitos de su proyecto, incluidos la escalabilidad, el rendimiento y la compatibilidad del marco.
2. Tenga en cuenta su infraestructura: Alinee la selección de herramientas con su infraestructura existente para minimizar los desafíos de integración.
3. Probar e iterar: Comience con un proyecto piloto para probar la integración de la herramienta en su flujo de trabajo. Utilice los conocimientos adquiridos para iterar y mejorar.

Conclusión

La selección e integración de las herramientas de implementación de modelos adecuadas son pasos cruciales para aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático. Al evaluar cuidadosamente sus necesidades y considerar las ventajas y desventajas de las opciones de código abierto frente a las comerciales, puede establecer un flujo de trabajo de MLOps que sea eficiente, escalable y esté alineado con los objetivos de su proyecto. Fomenta la exploración y la experimentación en tu equipo para mantener la capacidad de adaptación y la innovación en el campo del aprendizaje automático, en rápida evolución.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las herramientas de implementación de modelos?

Las herramientas de implementación de modelos son plataformas de software especializadas que automatizan el proceso de hacer que los modelos de aprendizaje automático entrenados estén disponibles para su uso en el mundo real en entornos de producción. Estas herramientas simplifican las tareas de ingeniería complejas, como la contenedorización, la creación de API y el escalado de la infraestructura, lo que permite a los científicos de datos centrarse en la lógica de los modelos en lugar de en DevOps.

¿Cómo implementar un modelo en Modal?

Para usar herramientas de implementación de modelos como Modal, primero debes definir un «código auxiliar» o una «aplicación» en Python y usar decoradores como @app .function para especificar la ejecución remota. A continuación, ejecutas modal deploy desde tu terminal, que empaqueta automáticamente tu código, configura el entorno de nube y proporciona una URL persistente para tus puntos de conexión web.

¿Qué es un ejemplo de implementación de modelos?

Un ejemplo que incluye herramientas de implementación de modelos es la integración de un modelo de análisis de opiniones en un panel de atención al cliente en vivo para clasificar los comentarios de los usuarios en tiempo real. Otro escenario habitual es un modelo de detección de fraudes que escanea automáticamente las transacciones bancarias a medida que se producen para identificar y señalar al instante cualquier actividad sospechosa.

¿Cuáles son los beneficios de usar herramientas de implementación de modelos?

La utilización de herramientas de implementación de modelos ayuda a las organizaciones a escapar de la «trampa piloto» al proporcionar una ruta escalable y estandarizada para pasar los modelos de la investigación a la producción. Estas herramientas mejoran la eficiencia operativa mediante la supervisión automatizada, garantizan la confiabilidad con soluciones alternativas integradas y reducen significativamente los costos de la nube al optimizar la utilización de los recursos para las cargas de trabajo de IA de alta demanda.

¿Cómo funciona TrueFoundry como herramienta de implementación de modelos?

TrueFoundry es una de las herramientas de implementación de modelos más completas al proporcionar una plataforma basada en Kubernetes que elimina la complejidad de la infraestructura. Permite a los equipos implementar modelos directamente desde Jupyter Notebooks o GitHub, automatizando la programación, el escalado automático y el control de versiones de las GPU y, al mismo tiempo, manteniendo estrictos controles de costos y seguridad de nivel empresarial.