Qué hace un MLOps

En este webinar Ander Fernández nos va a contar qué es MLOps, niveles diferentes de adaptación a esta metodología, y observaremos de qué forma marcha en la práctica una app real fundamentada en series temporales y MLOps.

Poner un modelo en producción no es moco de pavo

Llevar un modelo al planeta real es mucho más que edificarlo. Para explotar al límite el modelo de estudio automático al ponerlo predisposición de las apps, debemos llevar a cabo el modelo entrenado, esto es, ponerlo en producción.

Al llevar a cabo modelos en producción, los sistemas u otras apps de programa tienen la posibilidad de nutrirlos con datos y conseguir conjeturas, que tienen la posibilidad de emplearse como entradas para otras apps. Por consiguiente, para explotar todo el potencial de los modelos ML, es requisito colocarlos en producción en el resto de apps que se podrían emplear, y aplicarles un plan de gobierno

¿Qué debo estimar utilizar? MLOps?

Si vas a comenzar un emprendimiento DevOps, vas a saber de qué forma llevar a cabo estas operaciones de estudio automático o MLOps, sabiendo tres puntos: la calidad de los datos logrados, la humillación de los modelos de operaciones hasta hoy , y el área donde se fundamentan estos datos, de este modo:

• Calidad de los datos. Tras catalogar los datos, debe tener en consideración de dónde surgen, la calidad de los datos, si son fiables según su origen y útiles para su emprendimiento. Para realizar esto, debe estimar el ciclo vital de estos datos.
• Humillación de modelos: Con el pasar de los años, los modelos de estudio automático completados en la organización pierden calidad, con lo que resulta conveniente crear cada cierto tiempo para conseguir mejores desenlaces.
• Localización: mientras que se prepara el grupo de datos, los modelos se adiestran con datos concretos basados ​​en la geografía.

¿Por qué razón precisa MLOps?

Precisas MLOps por el hecho de que en un planeta donde los datos son tan esenciales, es primordial entender gestionarlos de manera eficiente, apostando por procesos diligentes. Además de esto, si has sentido una ralentización en la implementación de modelos de estudio automático en tu compañía, por poner un ejemplo, con MLOps, comprenderás que hay gran diferencia. Su implementación va a ser mucho más rápida.

Además de esto, precisa MLOps por el hecho de que la distribución de los modelos va a ser mucho más rápida, sin largas esperas. Esta va a ser una fuerte iniciativa de valor de su compañía que conseguirá una virtud competitiva sobre el resto. No obstante, conforme se reduzcan los peligros, se ahorrará tiempo y dinero. Ya que va a haber modelos que va a haber que tirar y va a ser mejor que lo sepas lo antes posible.

El tema de la tecnología y la coordinación de personas y procesos

Pero para la ejecución y el éxito de esta clase de proyectos, alén de nuestra tecnología, es vital, el trabajo coordinado de personas y procesos.

Y esto se ha acelerado por el COVID-19 en todos y cada uno de los ámbitos y negocios. Las ideas desarrolladas en los últimos meses para entender mejor los patrones de atrapa y la toma de resoluciones exactas con el apoyo de modelos predictivos han surgido merced al trabajo coordinado de científicos de datos, programadores y equipos de operaciones de interfaces y interfaces de servicios TIC.