El secreto de una IA escalable: comprender e implantar MLOps

Written by Subaandh VK ML/Data Engineer at DiliTrust 

La adopción de la Inteligencia Artificial crece de forma constante en las empresas, por lo que comprender e implementar las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) se está convirtiendo en algo esencial. Una encuesta reciente muestra que el 35% de las empresas ya utilizan IA, y el 42% están experimentando con ella. Para escalar la IA con eficacia, es crucial mantener y supervisar los modelos de aprendizaje automático mediante MLOps.

Las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) son un conjunto de procesos destinados a rastrear, desplegar y monitorear modelos de aprendizaje automático en producción. Al integrar estos procesos, MLOps ayuda a las organizaciones a lograr soluciones de IA escalables, asegurando que los modelos se mantengan confiables y funcionen bien a lo largo del tiempo.

Los principios fundamentales de MLOps incluyen:

• Seguimiento de Experimentos: Documentar experimentos para reproducir y comprender resultados, lo cual es esencial para mejorar los modelos de manera iterativa.
• Monitoreo: Vigilar el rendimiento del modelo y la calidad de los datos para detectar y abordar problemas de manera oportuna.
• Versionado: Gestionar diferentes versiones de modelos, conjuntos de datos y código para asegurar la reproducibilidad y mantener un historial de desarrollo claro.
• Automatización: Agilizar tareas repetitivas, como el entrenamiento y despliegue de modelos, para mejorar la eficiencia y reducir el potencial de error humano.
• Reproducibilidad: Asegurar que los experimentos y modelos puedan reproducirse de manera consistente, fomentando la colaboración y la transparencia entre los miembros del equipo.

Aquí se presentan algunas razones clave por las cuales MLOps es esencial para una IA escalable en las empresas:

• Escalabilidad: MLOps permite escalar proyectos de IA sin problemas, permitiendo a las empresas manejar mayores volúmenes de datos y modelos más complejos sin comprometer el rendimiento.
• Eficiencia: Al automatizar tareas rutinarias, MLOps libera a los científicos de datos e ingenieros para que se concentren en la innovación y mejora, en lugar del mantenimiento.
• Confiabilidad: El monitoreo continuo y el versionado aseguran que los modelos sigan siendo precisos y relevantes, incluso a medida que los datos evolucionan con el tiempo.
• Colaboración: Los procesos y la documentación estandarizados facilitan una mejor colaboración entre equipos diversos, incluidos científicos de datos, ingenieros y partes interesadas del negocio.

Implementar prácticas de MLOps es esencial para cualquier empresa que busque aprovechar todo el potencial de la IA. Al comprender y adoptar MLOps, las empresas pueden asegurarse de que sus iniciativas de aprendizaje automático sean eficientes, escalables y estén alineadas con sus objetivos estratégicos.

En este artículo, exploraremos los desafíos que enfrentamos en DiliTrust y cómo nos llevaron a adoptar MLOps como una práctica, destacando su importancia para lograr el éxito de la IA escalable en las empresas.

Los modelos de aprendizaje automático en producción deben pasar por un ciclo que incluye pasos como la preparación de datos, el entrenamiento del modelo, pruebas, despliegue y monitoreo.

En nuestro equipo de aprendizaje automático, hay muchas personas: científicos de investigación, científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos. Esto requiere una colaboración constante entre diferentes partes interesadas y mucho más para producir mejores resultados. Por lo tanto, para desplegar un modelo, es necesario estandarizar el proceso y automatizar la mayoría de los pasos.

El desarrollo de aprendizaje automático es un proceso iterativo con mucha investigación. Así que, estandarizar este proceso usando MLOps es significativo. En contraste, el desarrollo de software ha estandarizado el uso de DevOps para ejecutar, monitorear y mejorar la calidad de los productos SaaS.

Lo mismo aplica para las empresas que desarrollan soluciones de IA que deberían avanzar hacia la adopción de MLOps para mejorar los modelos de aprendizaje automático. MLOps permite la integración sin problemas de los procesos mencionados, con el objetivo de mejorar continuamente el ciclo de aprendizaje automático.

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Este es el primer paso para entrenar cualquier modelo de aprendizaje automático. Los datos en los que se entrena el modelo pueden tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo.

   «Los datos son el nuevo petróleo. Como el petróleo, los datos son valiosos, pero si no se refinan, realmente no pueden ser utilizados.» — Clive Humby

Esto es cierto porque la preparación de datos implica muchos pasos como: Ingesta de Datos, Limpieza de Datos, Transformación de Datos y Análisis de Datos. Automatizar estos pasos facilita las cosas.

   Los datos juegan un papel importante en la forma en que un modelo se comporta en producción. Por lo tanto, automatizar la tubería de datos es nuestro objetivo principal. Nuestras tuberías de datos procesan miles de documentos de clientes todos los días, lo que nos ayuda a mantener una base de datos de entrenamiento limpia.

El entrenamiento de modelos parece un proceso sencillo cuando hay una única tubería que realiza múltiples tareas. DiliTrust tiene modelos de aprendizaje automático adaptados para satisfacer diversas necesidades comerciales. Por ejemplo, el módulo de Gestión del Ciclo de Vida del Contrato (CLM) extrae diferentes tipos de información (cláusulas, entidades, tipo de documento, etc.) de cada contrato. Esto resulta en múltiples tuberías, realizando múltiples tareas, lo que agrega complejidad al sistema. Por lo tanto, rastrear los parámetros utilizados para el entrenamiento del modelo es indispensable.

 Algunos parámetros notables incluyen la configuración del modelo así como las versiones del código y del conjunto de datos.

Desarrollar un modelo es un proceso iterativo y los científicos de datos pueden pasar mucho tiempo probándolo. La reproducibilidad y la interpretación de resultados serían un gran caos. Rastrear la configuración del modelo, la tubería y los resultados tomaría una gran parte del tiempo productivo del científico de datos. Afortunadamente, MLOps soluciona esto al centralizar los resultados de cada ejecución de experimento, proporcionando una mejor accesibilidad.

El despliegue es un proceso en el que el modelo de aprendizaje automático entrenado con datos de producción se sirve a los usuarios mediante una API. Automatizar el despliegue del modelo es clave, ya que los despliegues manuales son propensos a errores. Esto incluye la versión de los modelos, los hiperparámetros, la versión de los datos de entrenamiento y prueba, y los artefactos de aprendizaje automático.

 La automatización de la tubería CI/CD asegura un despliegue confiable. Lanza la tubería de entrenamiento de modelos automatizada y ejecuta algunas pruebas antes de desplegar el modelo de aprendizaje automático y los artefactos relacionados.

El modelo desplegado podría no entregar el rendimiento esperado cada vez. Por lo tanto, implementar un mecanismo de retroceso es tan importante como tener un despliegue automatizado.

Los modelos en producción están en riesgo de degradación debido al constante cambio de datos. El monitoreo del modelo experimental y de producción es crucial para lograr una mejora continua. Cada semana, el equipo de aprendizaje automático entrena diferentes modelos que luego se despliegan en producción. Por lo tanto, mantener un seguimiento de cada modelo es importante.

Los modelos en producción están asociados con múltiples métricas comerciales que evolucionan con el tiempo. Monitorear las métricas cambiantes y su rendimiento ayuda a cumplir con las expectativas del cliente.

En las etapas iniciales, solo un número limitado de personas trabajaba en un modelo a la vez, pero a medida que el equipo creció, la colaboración entre diferentes partes interesadas se volvió compleja.

 Además, como se discutió anteriormente, el seguimiento y la comparación de modelos entre diferentes equipos necesitan un almacenamiento centralizado.

Como un dato extra, aquí se presentan algunas métricas que son relevantes al hacer MLOps:

• Frecuencia de Despliegue: MLOps automatiza las tuberías de datos y reemplaza el despliegue manual con tuberías CI/CD. Esto debería reducir el tiempo necesario para desplegar un nuevo modelo en producción.
• Duración del Entrenamiento del Modelo: El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático incluye la preparación de datos, la ejecución de experimentos y la inferencia de resultados. Con el seguimiento de experimentos y la reproducibilidad en su lugar, los científicos de datos pasan menos tiempo en el entrenamiento de modelos, ya que la mayoría de los pasos manuales se eliminan.
• Tiempo de Retroceso: Monitorear el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ayuda a detectar posibles degradaciones en el rendimiento. En ese caso, el versionado proporciona la flexibilidad de retroceder a la versión anterior.
• Calidad del Modelo: La calidad del modelo puede medirse comparando las métricas entre el modelo de producción actual y los modelos recién entrenados. Esto asegura que no se introduzca una deriva del modelo con la nueva versión.

El aprendizaje automático ayuda a las empresas a desarrollar soluciones para problemas que antes eran imposibles; ahorrando tiempo y mejorando la eficiencia al aprovechar los datos para la toma de decisiones y mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, tener MLOps es esencial ya que el despliegue más rápido de modelos ayuda a las empresas a mantenerse por delante de la competencia en el creciente mercado.

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