MLOps, casi todo lo que tienes que saber para sacarle partido

No hace tanto que aprender el ciclo de vida del desarrollo de software no ofrecía apenas complicaciones. Pero con la llegada y posterior expansión de la Inteligencia Artificial, y todo tipo de nuevas tecnologías a la empresa, entre las que está el machine learning, hizo necesario revisar el ciclo. Antes, se pasaba del diseño al desarrollo, para continuar después con el desarrollo de la aplicación en cuestión, y finalizar con la prueba de lo desarrollado y su despliegue si era correcto, para pasar a su mantenimiento periódico. Se trataba de un modelo iterativo, que volvía al principio cuando era necesario sustituir el software empleado por otro mejorado, o distinto. Pero estas nuevas tecnologías lo complicaron todo.

Ahora estamos en un punto en el que gran cantidad de empresas están en pleno proceso de integración de la Inteligencia Artificial y el machine learning a sus productos. En el segundo caso, se hace por tanto necesario integrar esta tecnología en el proceso, y modificar de alguna manera este ciclo de vida de desarrollo del software.

Por eso, en muchos casos en los que es necesario desarrollar software que esté impulsado por machine learning entrará en muchos casos en escena el MLOps: Machine Learning Operations, también conocido como ModelOps.

¿Qué es MLOps?

La definición de MLOps se puede extraer de lo que hemos comentado hasta ahora: se trata de una disciplina que intenta unificar el desarrollo de sistemas de machine learning, y su despliegue, con el objetivo de estandarizar y optimizar la entrega continua (continuous delivery) propia de los modelos de alto rendimiento que estén en producción. Todo ello tomando «prestados» principios de DevOps, pero en lugar de conseguir el desarrollo de aplicaciones mediante un enfoque iterativo como sucede en DevOps, lo que se logra con MLOps es, utilizando los mismos principios, llevar modelos de machine learning a producción.

También se puede definir MLOps como una infraestructura que da soporte a un sistema de aprendizaje continuo, basado en una rama de la Inteligencia Artificial, y que se utiliza con varios procesos y métodos. Necesita tanto profesionales expertos como herramientas específicas, y cubre tres aspectos del machine learning: diseño, entrenamiento y despliegue. Pero, ¿por qué es necesario adoptar este sistema de desarrollo en muchos procesos de creación de aplicaciones?

Pues ni más ni menos, porque la gran cantidad de datos con la que se ven obligadas a trabajar las aplicaciones, y los que las utilizan, hacen necesario dotar de capacidades de automatización de decisiones y procesos a multitud de programas y herramientas. Esto genera muchas complicaciones, que no se pueden abordar de manera eficaz a través de sistemas de desarrollo convencional de aplicaciones.

El ciclo de vida de los sistemas de machine learning

Pero para comprender cómo funciona MLOps, primero hay que comprender cómo lo hace el ciclo de vida de los sistemas de machine learning. Este ciclo, que suelen observar las empresas que han incorporado los datos a sus procesos, o que utilizan los datos de manera habitual, tiene en cuenta que es necesario trabajar con varios equipos distintos.

En general, estos equipos son los siguientes: Desarrollo de negocio o de producto, que define los objetivos del negocio y los puntos de interés a tener en cuenta; Ingeniería de datos, que se encarga de la obtención y preparación de los datos; Ciencia de datos, cuyos miembros se encargan de generar la arquitectura de las soluciones de machine learning, así como del desarrollo de modelos; y TI o DevOps, el equipo que complementa la configuración del despliegue y lo controla junto con los científicos de datos.

Con la intervención de estos equipos el ciclo de vida de machine learning empezaría con la identificación de los problemas de machine learning en el desarrollo a partir de los objetivos de negocio. Una vez identificados estos, llega el momento de acceder a los datos necesarios para alimentar el modelo, así como de prepararlos y procesarlos.

Con ellos listos, llega el momento de crear la arquitectura de la solución de machine learning a utilizar, así como de desarrollar los modelos de machine learning. A continuación se despliegan estos modelos cuando estén listos y empieza la fase de iteración del ciclo de vida de machine learning: controlar, optimizar y mantener el rendimiento del modelo.

Las soluciones desarrolladas mediante MLOps hacen posible recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos. A partir de esto, y empleando varios algoritmos de machine learning, estas soluciones pueden identificar y detectar fallos y anomalías en infraestructura o aplicaciones que generen problemas de rendimiento.

De hecho, el objetivo de MLOps es emplear estos algoritmos para automatizar tareas repetitivas que se detecten en proyectos de ciencias de datos, y utilizar resultados de analíticas históricas para conseguir unas operaciones más eficientes y optimizadas. Y al utilizar algoritmos de deep learning capaces de procesar datos a gran escala, consigue resultados mucho mejores que las aplicaciones de business intelligence convencionales.

Ventajas de utilizar MLOps

Con el uso de MLOps, las empresas ganan en eficiencia y consecución de objetivos relacionados con el análisis basado en datos. Además, este sistema también permite mejorar la inteligencia en cuanto a operaciones de empresa. Con esto se consigue que quienes tienen que tomar decisiones cuenten con más información para poder tomar las más eficaces.

Además, las soluciones desarrolladas utilizando MLOps también facilitan y flexibilizan el despliegue de modelos en cualquiera de los nodos de la red de una empresa. De esta manera los equipos de trabajo, que suelen estar compuestos de expertos en varias disciplinas de desarrollo y ciencia de datos, pueden utilizar la infraestructura de la compañía para hacer pruebas de modelos, y también para entrenarlos.

Gracias a MLOps también se consigue que las repeticiones de procesos sean más sencillas, ya que permite ofrecer flujos de trabajo predesarrollados que se pueden utilizar con diversas tareas comunes en machine learning e inteligencia artificial. Por ejemplo, en entrenamiento y validación de modelos, así como en despliegues en entornos variados.

Las soluciones de MLOps también pueden mitigar el riesgo que implica el uso de modelos de machine learning. Para ello se utilizan herramientas encargadas de controlar que los modelos rindan de manera adecuada a lo largo del tiempo. Así, las empresas pueden decidir si un modelo concreto necesita actualizarse o sustituirse por otro nuevo, o por una nueva versión, o si no es necesario hacerlo.

Por otra parte, las empresas que tengan que gestionar datos sensibles de clientes, lo que hace que tengan que cumplir normas muy estrictas relacionadas con la privacidad de los datos, pueden utilizar MLOps a través de soluciones diseñadas específicamente para su cumplimiento. Al hacerlo, se pueden probar y entrenar modelos de machine learning sin que haya peligro de que la información a proteger quede expuesta.

Los desarrolladores pueden, con las soluciones de MLOps automatizadas, desarrollar, entrenar y probar modelos de machine learning con muchísima más rapidez que si lo hiciesen a mano o con sistemas más rudimentarios. Y el despliegue de estas soluciones de MLOps también es rápido: lleva solo unos días o algunas semanas.

Todo ello, en conjunto, permite que los desarrolladores consigan resultados más rápido, y puedan mejorar los modelos con menos esfuerzo y tiempo. ¿El resultado? Costes más bajos y menos trabajo humano, lo que permite dedicar los esfuerzos de los miembros de los equipos de desarrollo a otras tareas o proyectos.

Pero no solo eso: cuando hay una brecha de seguridad, las soluciones de MLOps se pueden utilizar para identificar amenazas y prevenir ataques en el futuro. Lo consiguen porque han aprendido cómo se dan, y pueden identificar los sucesos similares en tiempo real, es decir, cuando se produzca el ataque.

Además, con los ajustes y desarrollos adecuados, se pueden utilizar para identificar daños producidos en un ataque, lo que facilita el aviso a los afectados y la mitigación de daños. Como puedes comprobar, las ventajas del uso de MLOps en el desarrollo de sistemas con machine learning son múltiples, por lo que su adopción en las empresas que están adoptando esta tecnología y la Inteligencia Artificial en los sistemas que desarrollan está siendo bastante veloz.