El flujo de trabajo de MLOps: Cómo encaja Barbara

Según un reciente estudio de IBM, casi el 77% de las empresas industriales están trabajando activamente o tienen previsto adoptar la IA y el Aprendizaje Automático para optimizar las operaciones o desbloquear nuevas fuentes de ingresos. En este panorama, las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) están emergiendo como el marco esencial para los equipos de Datos e Infraestructura, agilizando los flujos de trabajo e impulsando una implementación exitosa de la IA.

‍Elflujo de trabajo MLOps: Una visión general

Imagina el flujo de trabajo como una sofisticada cadena de montaje de datos. Empieza con materias primas (datos) y termina con un producto acabado (un modelo de IA desplegado). Este flujo de trabajo se divide en varias etapas.

Fuente: Alianza para la Infraestructura de la IA.

1. ETAPA DE DATOS

En esta fase inicial, los datos se recopilan (ingestión), se limpian para eliminar incoherencias (limpieza), se comprueban para garantizar que cumplen determinados criterios (validación) y se transforman en un formato utilizable (transformación). En algunos casos, los datos se etiquetan para el aprendizaje supervisado (Etiquetar) o se mejoran con datos sintéticos para perfeccionar el entrenamiento del modelo (Generación/Aumentación de datos sintéticos).

2. ETAPA DE FORMACIÓN

Aquí es donde el modelo empieza a aprender. Comienza con experimentos (Experiment) para encontrar el mejor enfoque. A continuación, el modelo se entrena (Train) con los datos preparados y se ajusta (Tune) para perfeccionar su rendimiento.

3. FASE DE DESPLIEGUE

Una vez entrenado el modelo, se despliega (Deploy) en un entorno de producción donde realiza predicciones o inferencias (Prediction/Inference). Los resultados de estas predicciones se registran (Log) para su posterior análisis.

4. SEGUIMIENTO Y MANTENIMIENTO

La etapa final y continua consiste en supervisar tanto la fase de formación como la de despliegue para asegurarse de que todo funciona correctamente.

Este flujo de trabajo depende de una base sólida, que incluye la infraestructura de datos (AI/ML Data Foundation) y las herramientas para realizar un seguimiento de todos los cambios (Versioning/Data Lake con Lineage Tracking).

‍Elpapel de Barbaraen el flujo de trabajo del aprendizaje automático

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La imagen anterior destaca las etapas clave del flujo de trabajo en las que la plataforma de IA Barbara's Edge desempeña un papel fundamental. Echemos un vistazo más de cerca a estas etapas:

1. INGESTIÓN DE DATOS

Barbara simplifica la ingesta de datos en entornos industriales ofreciendo un conjunto de conectores industriales, ingesters y bases de datos. Estas herramientas, disponibles a través de Barbara Marketplace, facilitan a los usuarios la integración y gestión eficaz de los datos, estableciendo una base sólida para los flujos de trabajo de la IA de vanguardia.

2. DESPLIEGUE Y SERVICIO

Barbara brilla aquí ayudando a las empresas a desplegar sus modelos de IA sin fisuras en el borde. Esto significa que, en lugar de ejecutarse en servidores remotos, los modelos funcionan directamente en el hardware local, más cerca de donde se recogen los datos. Esto reduce la latencia y el volumen de datos que viajan y se procesan en la nube, y aumenta la eficacia de las predicciones en tiempo real, evitando la dependencia constante de una conexión de red.

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La plataforma Barbara es un potente Orquestador de Edge AI y Edge Apps, diseñado para simplificar el despliegue y la ejecución de modelos en nodos edge. Proporciona a los equipos de datos una alternativa más eficiente y racionalizada que las soluciones tradicionales basadas en la nube.

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3. SUPERVISIÓN

La plataforma Barbara supervisa el ciclo de vida de cualquier carga de trabajo que se despliegue y ejecute en el perímetro, incluidos los modelos de IA, para que los usuarios puedan controlar los modelos desplegados. Esto es vital para mantener la precisión y fiabilidad de las aplicaciones de IA en entornos industriales.

Y no sólo los modelos, sino también los nodos de borde que les sirven. Barbara incluye varios mecanismos y funciones para supervisar y controlar los nodos que contienen los modelos.

4. REGISTRO

Aunque el papel de Barbara en el registro es parcial, tiene un gran impacto. Al capturar registros del rendimiento y las predicciones del modelo, la plataforma ayuda a los usuarios a analizar el comportamiento del modelo a lo largo del tiempo. Esta información es muy valiosa para afinar y mejorar las aplicaciones de IA.

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Más información sobre : Optimizar el despliegue de la IA en los nodos periféricos con Barbara

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Por qué cada etapa es importante

Cada etapa del flujo de trabajo de MLOps desempeña un papel fundamental en el desarrollo de un modelo de IA eficaz.

1. Ingestión y preparación de datos: Basura entra, basura sale, como dice el refrán. Sin datos limpios y bien organizados, ni siquiera los mejores algoritmos servirán de mucho.

2. El entrenamiento: Aquí es donde se produce la magia, convirtiendo los datos en un modelo capaz de aprender y adaptarse. Es un poco como enseñar a un niño a reconocer formas y colores: lleva tiempo y paciencia.

3. Despliegue: Desplegar un modelo es como enviar a un niño a la escuela: es donde demuestra lo que ha aprendido. Para la industria, aquí es donde se obtiene el valor real, ya que los modelos empiezan a repercutir en los procesos empresariales.

4. Supervisión y registro: Incluso después del despliegue, el trabajo no ha terminado. La supervisión es como un boletín de notas, que muestra lo bien que funciona el modelo en el mundo real, y el registro es el diario, que deja constancia de lo que ha ocurrido.

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Conclusión‍

Para las empresas industriales que aprovechan la IA, comprender el flujo de trabajo de MLOps es fundamental para identificar los requisitos y las herramientas necesarias para pasar con éxito los casos de uso a la producción. Barbara, como plataforma completa de IA Edge, está diseñada para integrarse perfectamente en las fases del flujo de trabajo que implican directamente la computación Edge. Con sus sólidas capacidades y su intuitiva experiencia de usuario, la Plataforma Edge de Barbara permite a los equipos de Datos e Infraestructura desplegar, ejecutar y supervisar eficazmente los modelos de IA en el Edge, garantizando un rendimiento, seguridad y eficiencia óptimos en cada paso.

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