Contrate a ingenieros de MLOps y de con certificación

MLOps es la práctica que consiste en sacar los modelos de aprendizaje automático de los cuadernos de trabajo y ejecutarlos de forma fiable en entorno de producción. Abarca la implementación, los flujos de trabajo, el control de versiones, la supervisión, el escalado y el reentrenamiento, de modo que un modelo siga funcionando a medida que los datos y la carga cambian con el tiempo. Sin MLOps, un modelo que ha funcionado bien en las pruebas suele fallar, desviarse o convertirse en una carga de mantenimiento una vez que los usuarios reales dependen de él. Un ingeniero de MLOps crea la infraestructura que garantiza que su modelo sea fiable, observable y fácil de actualizar.

Puede encargarnos la implementación y el servicio de modelos, los flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia, la integración continua y la entrega continua (CI/CD) para el aprendizaje automático, la monitorización y la detección de desviaciones, la contenedorización con Docker y Kubernetes, los almacenes de características, los registros de modelos y el control de versiones, el autoescalado, la implementación en la nube y en el borde, así como el reentrenamiento automatizado. Los ingenieros pueden llevar a cabo una implementación puntual, desarrollar su plataforma completa de aprendizaje automático o mantener y mejorar la infraestructura existente.

El coste depende de la complejidad de su pila tecnológica, del número de modelos que vaya a implementar, de sus necesidades en cuanto a escala y tiempo de actividad, y de si se incluye el mantenimiento continuo. Implementar un único modelo a través de una API resulta mucho más económico que crear una plataforma completa de aprendizaje automático con flujos de trabajo, supervisión y escalado automático. En Zinn Hub, cada ingeniero establece sus propias tarifas y publica paquetes claros, por lo que podrá comparar el alcance y el precio antes de comprometerse, sin comisiones ocultas de la plataforma en sus primeros pedidos.

Entre las herramientas más habituales se encuentran Docker y Kubernetes para la contenedorización; MLflow, Kubeflow, Metaflow y Airflow para los flujos de trabajo y el seguimiento; y marcos de implementación como BentoML, Seldon, TorchServe o Triton. Los ingenieros realizan el despliegue en AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML o clústeres autohospedados, y utilizan herramientas de monitorización como Prometheus, Grafana y Evidently. La pila adecuada se elige en función de su nube, su escala y su equipo.

Una implementación sencilla de un modelo ya existente a través de una API puede completarse en unos pocos días, mientras que una configuración completa para producción, con flujos de trabajo, CI/CD, monitorización y escalado automático, suele tardar entre dos y seis semanas. Los factores más importantes son su infraestructura actual, los requisitos de tiempo de actividad y el número de modelos implicados. Su ingeniero le proporcionará un plan por fases antes de que comience el trabajo, para que sepa qué se entregará en cada etapa.

Sí. La mayor parte del trabajo de MLOps parte de un modelo y un entorno con los que ya dispone. Los ingenieros suelen ser independientes de la nube y pueden trabajar con AWS, Google Cloud, Azure o una infraestructura autohospedada, adaptando la implementación y los flujos de trabajo a sus herramientas existentes en lugar de obligarle a reconstruir el sistema. También pueden indicarle en qué aspectos su configuración actual alcanzará sus límites y recomendarle cambios antes de que se conviertan en problemas.

La plataforma retiene cada pedido de forma segura en un depósito de garantía y solo lo libera una vez que se ha entregado y aprobado el trabajo, por lo que su dinero está protegido en todo momento. Se comprueba la identidad y las competencias de cada ingeniero antes de que pueda ofrecer sus servicios. Puede acordar las condiciones de confidencialidad directamente con su ingeniero y usted mantiene el control sobre qué modelos, datos y credenciales de la nube comparte y cuándo lo hace.

Sí. Un aspecto fundamental de MLOps es mantener los modelos en buen estado tras su puesta en marcha. Los ingenieros pueden configurar la supervisión del rendimiento, la latencia y la deriva de los datos, así como alertas para que se le avise cuando se produzca algún cambio, y procesos automatizados de reentrenamiento que actualicen el modelo con los nuevos datos. Puede abordar esto como parte de la implementación inicial o como mantenimiento continuo, de modo que el sistema siga funcionando correctamente en lugar de deteriorarse de forma imperceptible.