MLOps

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Operacionalización

Llevar modelos de IA avanzados a las operaciones del día a día.

Modelos de IA avanzados

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Control de versiones de código y datos

  • Los experimentos generan múltiples versiones de código

Los experimentos generan múltiples versiones de código

  • Se mantiene con sistemas de control de versiones
  • Versiones de datos

Versiones de datos

  • Nuevos datos o nuevas features
Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Portabilidad

  • Entornos de proyectos de ML
    • Entrenamiento
    • Validación
    • Producción

 

  • Consistentes durante todo el ciclo de vida

    • Bibliotecas
    • Frameworks
    • Versiones

 

Bibliotecas, frameworks y versiones

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

¡Es el momento de pensar!

  • Gestionar distintas versiones y dependencias

El foco está en el valor inmediato para el negocio

  • El foco está en el valor inmediato para el negocio
  • Escalabilidad y arquitectura como algo secundario

Escalabilidad y arquitectura

  • Enfoques ad hoc crean retos
Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Gestión de datos automatizada

  • Esfuerzo para reprocesar datos de entrenamiento
  • Errores, cambios o actualizaciones
  • Gestión de datos automatizada para calidad
  • Controles de calidad y alertas

Errores, cambios o actualizaciones

Gestión de datos automatizada para calidad

Controles de calidad y alertas

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Necesidad de automatizar

  • Intervenciones manuales = retrasos
    • Rendimiento del modelo degradado
    • Análisis de errores
    • Acción correctiva

Intervenciones manuales

Rendimiento del modelo

 

  • Pasó mucho tiempo
  • Predicciones incorrectas
  • Consecuencias negativas
Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Refactorización de código

 

Refactorizar el código inicial

 

  • Falta de buenas prácticas de ingeniería básicas

 

  • Necesidad de refactorizar el código inicial
    • Riesgo significativo
    • Lógica original mal entendida o mal representada
Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Rasgos de una arquitectura eficiente

 

  • Los sistemas fiables requieren esfuerzo
  • MLOps = estandarizar procesos y pipelines automatizados

 

  • Automatización:
    • Módulos reutilizables: productos de datos, código
    • Marcos de pruebas automatizados
    • Reduce el riesgo de refactorización

 

Automatización

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

Rasgos de una arquitectura eficiente

 

Docker empaqueta el modelo con el entorno

 

  • Docker empaqueta el modelo con el entorno

  • Menos intervenciones manuales = ciclo de vida eficiente

  • Mantener el rendimiento del modelo es un reto

 

  • MLOps para monitorizar los modelos
    • 30% menos modelos archivados
    • 60% más valor
Estrategia de inteligencia artificial (IA)

¡Vamos a practicar!

Estrategia de inteligencia artificial (IA)

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