Las plataformas de operacionalización del aprendizaje automático (MLOps) permiten a los usuarios gestionar, monitorear y desplegar modelos de aprendizaje automático a medida que se integran en aplicaciones empresariales, automatizando el despliegue, rastreando la salud y precisión del modelo, y permitiendo a los equipos escalar el aprendizaje automático en toda la organización para un impacto empresarial tangible.
Capacidades Principales de las Plataformas MLOps
Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas MLOps, un producto debe:
- Ofrecer una plataforma para monitorear y gestionar modelos de aprendizaje automático
- Permitir a los usuarios integrar modelos en aplicaciones empresariales en toda una empresa
- Rastrear la salud y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático desplegados
- Proporcionar una herramienta de gestión holística para comprender mejor todos los modelos desplegados en una empresa
Casos de Uso Comunes para las Plataformas MLOps
Los equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML utilizan plataformas MLOps para operacionalizar modelos y mantener su rendimiento a lo largo del tiempo. Los casos de uso comunes incluyen:
- Automatizar la canalización de despliegue para modelos de ML construidos por científicos de datos en aplicaciones de producción
- Monitorear el desvío del modelo, la degradación de la precisión y las anomalías de rendimiento en modelos desplegados
- Gestionar el seguimiento de experimentos, la versionado de modelos y la gobernanza de seguridad a lo largo del ciclo de vida de ML
Cómo las Plataformas MLOps se Diferencian de Otras Herramientas
Las plataformas MLOps se centran en el mantenimiento y monitoreo de modelos desplegados en lugar del desarrollo inicial del modelo, distinguiéndose de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, que se centran en la construcción y entrenamiento de modelos. Algunas soluciones MLOps ofrecen gestión centralizada de todos los modelos en toda la empresa en una única ubicación, y pueden ser agnósticas al lenguaje o estar optimizadas para lenguajes específicos como Python o R.
Perspectivas de las Reseñas de G2 sobre las Plataformas MLOps
Según los datos de reseñas de G2, los usuarios destacan el monitoreo de modelos y el seguimiento de experimentos como las capacidades más valoradas. Los equipos de ML e ingeniería de datos citan frecuentemente la mejora en la fiabilidad del modelo y ciclos de iteración más rápidos como los principales beneficios de la adopción.