Introducción
Los modelos de aprendizaje automático tienen un inmenso potencial, pero deben integrarse de manera efectiva en aplicaciones del mundo real para desbloquear su verdadero valor. Aquí es donde entran en juego las herramientas de implementación y servicio de modelos. Estas herramientas actúan como un puente, facilitando la transición de un modelo entrenado desde el entorno de desarrollo a un entorno de producción. Al explorar varias opciones de implementación y servicio, lo equiparemos con el conocimiento para darle vida a sus modelos de aprendizaje automático y obtener sus beneficios prácticos.
Profundicemos en los detalles de cada una de las herramientas de implementación y servicio del modelo:
flujo ml
MLflow es una plataforma de código abierto diseñada para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático de un extremo a otro. Incluye cuatro componentes principales:
- Seguimiento: LLogexperimentos para registrar y comparar parámetros y resultados.
- Proyectos: empaquetar el código ML en una forma reutilizable y reproducible para compartirlo con otros científicos de datos o transferirlo a producción.
- Modelos: Gestión e implementación de modelos de varias bibliotecas de ML en varias plataformas de inferencia y servicio de modelos.
- Registro de modelos: Un centro central para gestionar el ciclo de vida de un modelo MLflow.
Características:
- Seguimiento de experimentos: Registre y visualice experimentos.
- Gestión de modelos: Empaquetar, versionar e implementar modelos.
- IA generativa: Soporte para aplicaciones de IA generativa.
- Aprendizaje profundo: Integración con marcos de aprendizaje profundo.
- Evaluación: Herramientas para evaluar modelos y experimentos.
- Registro de modelos: Tienda de modelos centralizada para gestionar el ciclo de vida.
- Servicio: Implemente modelos como API REST.
AWS SageMaker
amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que le permite crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático. SageMaker proporciona:
- Cuadernos Jupyter: Para crear y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Algoritmos incorporados: Algoritmos prediseñados y soporte para algoritmos personalizados.
- Entrenamiento modelo: Herramientas para entrenar y ajustar su modelo para lograr la mayor precisión.
- Alojamiento de modelos: Implemente modelos en los servicios de alojamiento de SageMaker para realizar predicciones en tiempo real.
- Ajuste automático del modelo: Ajuste de hiperparámetros para optimizar el rendimiento del modelo.
Características:
- Preparación de datos: Herramientas como SageMaker Data Wrangler y Feature Store.
- Construcción del modelo: Cuadernos SageMaker y Jumpstart para el desarrollo de modelos.
- Entrenamiento modelo: Reduzca el tiempo y los costos con entornos de capacitación administrados.
- Implementación del modelo: Implemente modelos para predicciones en tiempo real o por lotes.
- MLOps: Flujos de trabajo de aprendizaje automático de un extremo a otro con herramientas CI/CD.
- Implementación perimetral: opere modelos en dispositivos periféricos.
amazon.com/sagemaker/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>Accede aquí
Kubeflow
Kubeflow es una plataforma de código abierto para implementar, monitorear y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Su objetivo es simplificar la implementación de flujos de trabajo de ML, haciéndolos portátiles y escalables. Incluye:
- Tuberías de Kubeflow: una herramienta para crear e implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático portátiles, escalables y de un extremo a otro.
- Cuadernos Kubeflow: Para crear y administrar cuadernos interactivos de Jupyter.
- Operador de capacitación de Kubeflow: Esto es para entrenar modelos de ML utilizando recursos personalizados de Kubernetes.
- KServir: Para ofrecer modelos de ML sin servidor.
Características:
- Tuberías: cree e implemente flujos de trabajo de aprendizaje automático escalables.
- Cuadernos: Entornos de desarrollo basados en web en Kubernetes.
- AutoML: Aprendizaje automático automatizado con ajuste de hiperparámetros.
- Entrenamiento modelo: Interfaz unificada para formación en Kubernetes.
- Servicio modelo: Sirve modelos con interfaces de alta abstracción.
- Escalabilidad: Implementaciones en Kubernetes para aprendizaje automático simple, portátil y escalable.
Kubernetes
Kubernetes, a menudo abreviado como K8s, es una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que automatiza la implementación, el escalado y la administración de aplicaciones en contenedores. Agrupa contenedores de aplicaciones en unidades lógicas para facilitar la gestión y el descubrimiento. Kubernetes se basa en 15 años de ejecución de cargas de trabajo en contenedores de Google y las mejores ideas de la comunidad.
Las características clave de Kubernetes incluyen:
- vainas: Las unidades implementables más pequeñas creadas y administradas por Kubernetes.
- Descubrimiento de servicios y equilibrio de carga: Kubernetes puede exponer un contenedor utilizando el nombre DNS o su dirección OP.
- Orquestación de almacenamiento: Kubernetes le permite montar un sistema de almacenamiento de su elección automáticamente
- Implementaciones y reversiones automatizadas: Puede describir el estado deseado para sus contenedores implementados utilizando Kubernetes y puede cambiar el estado real al estado deseado a un ritmo controlado.
- Autosanación: Kubernetes reinicia los contenedores que fallan, los reemplaza y reprograma cuando los nodos mueren.
- Gestión de secretos y configuración: Kubernetes le permite almacenar y administrar información confidencial, como contraseñas, tokens OAuth y claves SSH.
TensorFlow extendido (TFX)
TensorFlow extendido (TFX) es una plataforma de un extremo a otro para implementar canales de producción de ML. Cuando esté listo para pasar sus modelos de la investigación a la producción, TFX proporciona herramientas para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la ingesta, la validación, la capacitación, la evaluación y la implementación.
Los componentes de TFX incluyen:
- EjemploGen: ingiere y, opcionalmente, divide el conjunto de datos de entrada.
- EstadísticasGen: Genera estadísticas sobre datos de entrenamiento y servicio.
- SchemaGen: Infiere un esquema examinando los datos.
- Validador de ejemplo: busca anomalías y valores faltantes dentro del conjunto de datos.
- Transformar: realiza ingeniería de características en el conjunto de datos.
- Entrenador: entrena un modelo de TensorFlow.
- evaluador: Realiza un análisis profundo de los resultados del entrenamiento.
- Arribista: implementa el modelo en una infraestructura de servicio.
Características:
- Ingestión de datos: El componente EjemploGen de TFX ingiere datos en canalizaciones y puede dividir conjuntos de datos si es necesario.
- Validación de datos: El componente exampleValidator identifica anomalías en el entrenamiento y el servicio de datos.
- Ingeniería de características: Transform realiza ingeniería de características en conjuntos de datos.
- Portabilidad e Interoperabilidad: TFX admite varias infraestructuras sin depender de ningún proveedor.
- Metadatos de aprendizaje automático: StatisticsGen genera estadísticas de características sobre datos de entrenamiento y entrega, mientras que SchemaGen crea un esquema infiriendo tipos, categorías y rangos a partir de los datos de entrenamiento.
- InfraValidador: Garantiza que los modelos se puedan servir desde la infraestructura y evita que se envíen modelos defectuosos.
Flujo de aire Apache
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para crear, programar y monitorear flujos de trabajo mediante programación. Airflow le permite expresar sus flujos de trabajo como gráficos acíclicos dirigidos (DAG) de tareas. El programador Airflow ejecuta sus tareas en varios trabajadores mientras sigue las dependencias especificadas.
Las características clave de Apache Airflow incluyen:
- Dinámica: Las tuberías de flujo de aire se definen en Python, lo que permite la generación dinámica de tuberías.
- Extensible: Puede definir sus propios operadores y ejecutores y ampliar la biblioteca para adaptarla al nivel de abstracción que se adapte a su entorno.
- Elegante: Las tuberías de flujo de aire son sencillas y explícitas. La parametrización está integrada en el núcleo de Airflow utilizando el motor de plantillas Jinja.
- Escalable: Airflow tiene una arquitectura modular y utiliza una cola de mensajes para organizar un número arbitrario de trabajadores.
Pesos y sesgos (wandb)
Weights & Biases es una plataforma para desarrolladores de inteligencia artificial que ayuda a los equipos a crear mejores modelos de aprendizaje automático con mayor rapidez. Ofrece herramientas para el seguimiento de experimentos, control de versiones de conjuntos de datos y modelos, optimización de hiperparámetros y más. La plataforma está diseñada para optimizar los flujos de trabajo de ML de un extremo a otro, lo que permite un seguimiento sencillo de los experimentos, la evaluación del rendimiento del modelo y la gestión de los flujos de trabajo de ML.
Las características clave incluyen:
- Seguimiento de experimentos: Registre experimentos, compare resultados y visualice datos.
- Artefactos: Versione e itere sobre conjuntos de datos y modelos.
- barridos: Automatiza la optimización de hiperparámetros.
- Informes: cree paneles colaborativos para compartir conocimientos.
- Gestión del ciclo de vida del modelo: Administre modelos desde el entrenamiento hasta la implementación.
ai/site” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>Accede aquí
Control de versiones de datos (DVC)
DVC es un sistema de control de versiones de código abierto para proyectos de aprendizaje automático. Amplía las capacidades de Git para manejar archivos de datos de gran tamaño, pesos de modelos y canalizaciones. DVC está diseñado para hacer que los modelos de ML se puedan compartir y reproducir. Realiza un seguimiento de los modelos y conjuntos de datos de ML, los versiona junto con el código y funciona junto con los repositorios de Git.
Las características clave de DVC incluyen:
- Almacenamiento de datos: Administre datos y archivos de modelos de manera eficiente y guárdelos en un almacenamiento remoto.
- Reproducibilidad: reproduzca experimentos y realice un seguimiento de los cambios en datos, código y modelos de aprendizaje automático.
- Tuberías: Defina y administre flujos de trabajo de varias etapas.
- Métrica: Compare métricas entre diferentes versiones de modelos y datos.
DVC se integra con herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos existentes, proporcionando un enfoque ligero y ágil para el control de versiones en proyectos de aprendizaje automático.
<h3 class="wp-block-heading" id="h-neptune-ai“>Neptuno.ai
Neptune.ai es una plataforma MLOps para seguimiento de experimentos, registro de modelos y monitoreo de modelos. Es una herramienta que se integra con su marco de aprendizaje automático para ayudar a administrar experimentos y almacenar metadatos de aprendizaje automático.
Las características clave incluyen:
- Seguimiento de experimentos: Registre y compare experimentos de ML de forma estructurada.
- Registro de modelos: Almacene y controle la versión de sus modelos ML.
- Monitoreo de modelos: Realice un seguimiento del rendimiento del modelo en producción.
- Colaboración: comparta resultados y colabore con los miembros del equipo.
- Integración: Funciona con muchos marcos y herramientas de ML populares.
- Autohospedado o en la nube: Disponible como SaaS o puede autohospedarse en su infraestructura.
ai/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>Accede aquí
Tablero Tensor
TensorBoard es un conjunto de herramientas de visualización que viene con TensorFlow. Se utiliza para visualizar diferentes aspectos de los modelos de aprendizaje automático durante el proceso de capacitación.
Características clave
- Seguimiento de métricas: Como pérdida y precisión durante el entrenamiento de modelos.
- Visualizar gráficos: Consulte el gráfico del modelo para comprender la arquitectura.
- Incorporaciones de proyectos: Reduzca las dimensiones de las incrustaciones y visualícelas.
- Ver histogramas: Observe cómo los pesos y sesgos cambian con el tiempo.
- Mostrar imágenes: vea imágenes que forman parte de su conjunto de datos durante el entrenamiento.
BorrarML
ClearML es una plataforma MLOps de código abierto que automatiza el desarrollo, la gestión y el servicio de modelos de aprendizaje automático. Está diseñado para ser una solución de un extremo a otro para la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Las características de ClearML incluyen:
- Flujo de trabajo de aprendizaje automático automatizado: Desde la ingesta de datos hasta la generación de insights empresariales.
- Gestión de experimentos: realice un seguimiento y administre experimentos de aprendizaje automático.
- Formación de modelos y gestión del ciclo de vida: Controla las etapas de tus modelos ML.
- Paneles colaborativos: Comparta información con paneles interactivos.
- Repositorio de modelos: almacene y administre sus modelos ML.
- Automatización y orquestación: automatice sus canalizaciones de aprendizaje automático y orqueste su ejecución.
- Servicio y monitoreo de modelos: Implemente y supervise sus modelos en producción.
Conclusión
Navegar por el panorama de implementación de modelos de aprendizaje automático es crucial para aprovechar su potencial más allá de la fase de capacitación. Puede cerrar la brecha entre el desarrollo y las aplicaciones del mundo real explorando una amplia gama de herramientas de primer nivel que se muestran aquí, desde marcos de trabajo de código abierto hasta soluciones administradas en la nube. Ya sea que sus prioridades sean la flexibilidad, la escalabilidad o la facilidad de uso, estas herramientas ofrecen los medios para optimizar su proceso de implementación y liberar el poder de sus creaciones en el panorama en constante evolución del aprendizaje automático.
