Herramientas de MLOps

Conceptos de MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Herramientas de MLOps

Panorama de herramientas de MLOps

1 https://www.datacamp.com/blog/infographic-data-and-machine-learning-tools-landscape
Conceptos de MLOps

Feature store

 

  • Ambas de código abierto
  • Feast: autogestionada
  • Hopsworks: parte de una plataforma mayor

Logos de feature store

Conceptos de MLOps

Seguimiento de experimentos

 

  • MLFlow y ClearML: herramientas para todo el ciclo de ML
  • Weights and Biases: seguimiento y visualización de experimentos

Herramientas de seguimiento de experimentos

Conceptos de MLOps

Contenedorización

  • Docker: contenedores de aplicaciones
  • Kubernetes: ejecutar apps en contenedores
  • Proveedores cloud: servicios tipo Kubernetes

Herramientas de contenedorización

Conceptos de MLOps

Pipeline CI/CD

  • Jenkins: herramienta CI de código abierto
  • GitLab: repos para compartir código y control de versiones

Jenkins y GitLab

Conceptos de MLOps

Monitoreo

  • Fiddler: monitoreo de modelos ML
  • Great Expectations: monitoreo de datos

Logos de herramientas de monitoreo

Conceptos de MLOps

Plataformas de MLOps

Herramientas para todo el ciclo de vida de ML

  • AWS Sagemaker
  • Azure Machine Learning
  • Google Cloud AI Platform

Herramientas de plataformas de machine learning

Conceptos de MLOps

¡Vamos a practicar!

Conceptos de MLOps

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