Comparar 45+ MLOps Tools
Machine Learning Operations (MLOps) trae los principios de DevOps al machine learning desde el despliegue del modelo hasta el mantenimiento para automatizar las transiciones entre los pipelines de entrenamiento y despliegue
Explore 45+ herramientas MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del ML, como:
- Soluciones de gestión de datos
- Soluciones de operacionalización
- Soluciones de modelado
- Plataformas MLOps de extremo a extremo.
¿Cuáles son los tipos de proveedores de soluciones MLOps?
MLOps de código abierto
63% de las organizaciones de diferentes sectores y 72% en el sector tecnológico informaron que utilizan herramientas de IA de código abierto, mientras que más de tres cuartas partes de los encuestados (76%) dijeron que esperan aumentar su uso de la IA de código abierto durante el próximo año.1 Solo en GitHub, hay 180 millones de desarrolladores y 3 millones de organizaciones que contribuyen a 200 millones de proyectos.2
Por lo tanto, no es de extrañar que existan toolkits avanzados de código abierto en el panorama de la IA y el ML. Las herramientas de código abierto se concentran en tareas específicas dentro de MLOps en lugar de proporcionar una gestión completa del ciclo de vida del machine learning. Estas herramientas y plataformas suelen requerir un entorno de desarrollo en Python y R.
Startups que ofrecen MLOps
Al igual que las herramientas de código abierto, la mayoría de las startups en el panorama de MLOps ofrecen herramientas para tareas específicas dentro de MLOps. A diferencia del código abierto, las startups tienden a ofrecer herramientas dirigidas a usuarios no técnicos.
Gigantes tecnológicos que ofrecen MLOps
Existen herramientas de código abierto desarrolladas por gigantes tecnológicos que abordan casos de uso específicos en las prácticas de MLOps. Sin embargo, el panorama de soluciones MLOps de extremo a extremo (o plataformas MLOps) está dominado por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft o Alibaba.
Análisis comparativo: Características clave de las plataformas MLOps
¿Cuáles son los diferentes tipos de herramientas MLOps?
Las herramientas MLOps suelen dividirse en tres categorías:
- Gestión de datos
- Modelado
- Operacionalización
También existen herramientas que pueden considerarse “plataformas MLOps”, que proporcionan una gestión del ciclo de vida del machine learning de extremo a extremo.
Exploraremos las herramientas para tareas individuales dentro de las áreas principales y las plataformas MLOps por turno.
Principales soluciones de gestión de datos
Principales herramientas de etiquetado de datos
Las herramientas de etiquetado de datos (también llamadas anotación de datos, etiquetado o clasificación) se utilizan para etiquetar grandes volúmenes de datos como textos, imágenes o audio. Los datos etiquetados se utilizan luego para entrenar algoritmos de machine learning supervisado con el fin de hacer predicciones sobre nuevos datos no etiquetados. Algunos ejemplos de herramientas de etiquetado de datos incluyen:
Principales herramientas de versionado de datos
Las herramientas de versionado de datos (también llamado control de versiones de datos) permiten gestionar diferentes versiones de datasets y almacenarlos de forma accesible y bien organizada. Esto permite a los equipos de ciencia de datos obtener información como identificar cómo los cambios en los datos afectan el rendimiento del modelo y comprender cómo están evolucionando los datasets.
Algunas herramientas populares de versionado de datos son:
Soluciones de modelado
Principales herramientas de ingeniería de características
Las herramientas de ingeniería de características automatizan el proceso de extraer características útiles de datasets sin procesar para crear mejores datos de entrenamiento para modelos de machine learning. Estas herramientas pueden acelerar el proceso de ingeniería de características para aplicaciones comunes y problemas genéricos. Sin embargo, puede ser necesario mejorar los resultados de la ingeniería de características generada por máquina utilizando conocimiento del dominio. Algunas herramientas de ingeniería de características incluyen:
Principales herramientas de seguimiento de experimentos
El desarrollo de proyectos de machine learning implica ejecutar múltiples experimentos con diferentes modelos, parámetros del modelo o datos de entrenamiento. Las herramientas de seguimiento de experimentos guardan toda la información necesaria sobre diferentes experimentos durante el entrenamiento del modelo. Esto permite realizar un seguimiento de las versiones de los componentes del experimento y los resultados, y permite la comparación entre diferentes experimentos. Algunos ejemplos de herramientas de seguimiento de experimentos son:
Principales herramientas de optimización de hiperparámetros
Los hiperparámetros son los parámetros de los modelos de machine learning, como el tamaño de una red neuronal o los tipos de regularización, que los desarrolladores de modelos pueden ajustar para lograr diferentes resultados. Las herramientas de ajuste u optimización de hiperparámetros automatizan el proceso de búsqueda y selección de hiperparámetros que ofrecen un rendimiento óptimo para los modelos de machine learning. Las herramientas populares de ajuste de hiperparámetros incluyen:
Principales herramientas de versionado de modelos
Las herramientas de versionado de modelos ayudan a los científicos de datos a gestionar diferentes versiones de modelos de ML. La información como la configuración del modelo, los datos de procedencia, los hiperparámetros, las puntuaciones de pérdida de validación y otros metadatos se almacenan en un registro de modelos de fácil acceso. Este almacén de metadatos ayuda a los científicos de datos a identificar rápidamente la configuración que utilizaron para construir un modelo en particular, asegurando que no utilicen inadvertidamente un modelo incorrecto u obsoleto.
Los sistemas de versionado de modelos también tienen mecanismos para capturar los resultados del modelo durante el entrenamiento, proporcionando una instantánea de qué tan bien funcionó un modelo determinado para cada iteración. El versionado ayuda a promover la reproducibilidad, asegurando que los resultados publicados puedan verificarse en futuras iteraciones o investigaciones.
Algunas herramientas que permiten el versionado de modelos son:
Soluciones de operacionalización
Principales herramientas de despliegue / servicio de modelos
Las herramientas de despliegue de modelos de machine learning facilitan la integración de modelos de ML en un entorno de producción para hacer predicciones. Algunas herramientas en esta categoría son:
Principales herramientas de monitoreo de modelos
El monitoreo de modelos de machine learning es crucial para el éxito de los proyectos de ML, ya que el rendimiento del modelo puede decaer debido a cambios en los datos de entrada. Las herramientas de monitoreo detectan derivas de datos y modelos, u otras anomalías, en tiempo real y activan alertas basadas en métricas de rendimiento. Esto permite a los científicos de datos e ingenieros de ML tomar medidas, como el reentrenamiento del modelo, para mantener su eficacia.
Las herramientas de monitoreo de modelos incluyen:
Añadir como fuente preferidaPlataformas MLOps de extremo a extremo preseleccionadas
Como se mencionó anteriormente, también existen herramientas que cubren el ciclo de vida del machine learning de extremo a extremo. Estas plataformas a menudo son proporcionadas por startups o gigantes tecnológicos, pero también hay plataformas de código abierto. Las plataformas MLOps populares incluyen:
Otras categorías relacionadas con MLOps
Herramientas de asistencia para MLOps
Estas herramientas se utilizan para ayudar a los desarrolladores de MLOps y LLMOps en aspectos específicos del despliegue de MLOps y LLMOps. Estas herramientas incluyen:
- Feature stores: Los feature stores sirven como un concentrador centralizado para almacenar, gestionar y entregar características de ML. Facilitan el descubrimiento y el intercambio de valores de características, apoyando tanto el entrenamiento como el servicio de modelos. Las características clave incluyen la capacidad de crear pipelines de ingeniería de características, servicio eficiente de características, escalabilidad, versionado, validación, gestión de metadatos e integración con flujos de trabajo de ML para la reproducibilidad.
- Integration frameworks: Estos frameworks ayudan a desarrollar LLM applications como analizadores de documentos, analizadores de código, chatbots, etc.
- Vector databases (VD): Las bases de datos vectoriales almacenan datos complejos y multidimensionales como registros de pacientes que combinan síntomas, resultados de laboratorio y patrones de comportamiento. Las VD pueden buscar y recuperar datos no estructurados (como imágenes, video, texto y audio) por contenido en lugar de por etiquetas o tags. Las VD pueden ayudar con el versionado y la gestión de modelos en MLOps y LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations es un subconjunto especializado de las operaciones de machine learning (MLOps) adaptado para el desarrollo y despliegue eficiente de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
LLMOps garantiza que la calidad del modelo se mantenga alta y que la calidad de los datos se mantenga a lo largo de los proyectos de ciencia de datos al proporcionar infraestructura y herramientas.
LLMOps abarca plataformas y utilidades para gestionar LLMs, desde el fine-tuning y la evaluación hasta el despliegue y el monitoreo. Explore más sobre otras herramientas de LLMOps consultando nuestra guía de mercado basada en datos.
Gobernanza de la IA
La gobernanza de la IA establece los marcos y políticas que dan forma a cómo se desarrollan, despliegan y regulan las tecnologías de IA. El objetivo principal es promover prácticas éticas de IA y el beneficio social al tiempo que se reducen riesgos como el sesgo y las consecuencias no deseadas.
La gobernanza de la IA es un aspecto crucial de los proyectos de ML, razón por la cual las plataformas MLOps de extremo a extremo ofrecen capacidades de gobernanza de la IA. Descubra otras herramientas de gobernanza de la IA leyendo nuestra guía de mercado completa.
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@misc{dilmegani2026,
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year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 18 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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