Comparación de más de 45 herramientas MLOps en [2026]
Machine Learning Operations (MLOps) incorpora los principios de DevOps al aprendizaje automático, desde la implementación de modelos hasta el mantenimiento, para automatizar las transiciones entre los flujos de entrenamiento e implementación.
Explore más de 45 herramientas MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del aprendizaje automático, tales como:
- Herramientas de gestión de datos
- Herramientas de operacionalización
- Herramientas de modelado
- Plataformas MLOps de extremo a extremo .
¿Qué tipos de proveedores de soluciones MLOps existen?
MLOps de código abierto
El 63% de las organizaciones de diferentes sectores y el 72% del sector tecnológico declararon utilizar herramientas de IA de código abierto. 1 Más de tres cuartas partes de los encuestados (76%) dijeron que esperan aumentar su uso de IA de código abierto durante el próximo año. 2 Solo en GitHub , hay 180 millones de desarrolladores y 3 millones de organizaciones que contribuyen a 200 millones de proyectos. 3
Por lo tanto, no sorprende que existan conjuntos de herramientas de código abierto avanzados en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático. Estas herramientas se centran en tareas específicas dentro de las operaciones de aprendizaje automático, en lugar de proporcionar una gestión integral del ciclo de vida del aprendizaje automático. Por lo general, estas herramientas y plataformas requieren un entorno de desarrollo en Python y R.
Empresas emergentes que ofrecen MLOps
Al igual que las herramientas de código abierto, la mayoría de las startups en el ámbito de MLOps ofrecen herramientas para tareas específicas dentro de MLOps. A diferencia del código abierto, las startups suelen 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 integrales (o plataformas MLOps) está dominado por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft o Alibaba.
Análisis comparativo: Características clave de la plataforma MLOps
¿Cuáles son los diferentes tipos de herramientas MLOps?
Las herramientas MLOps generalmente se dividen en tres categorías:
- Gestión de datos
- Modelado
- Operacionalización
También existen herramientas que pueden considerarse como "plataformas MLOps", que proporcionan una gestión integral del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Analizaremos, a su vez, las herramientas para tareas individuales dentro de las áreas principales y las plataformas MLOps.
Soluciones de gestión de datos importantes
Las mejores herramientas de etiquetado de datos
Las herramientas de etiquetado de datos (también llamadas herramientas de anotación, etiquetado o clasificación de datos ) se utilizan para etiquetar grandes volúmenes de datos, como textos, imágenes o audio. Los datos etiquetados se utilizan posteriormente para entrenar algoritmos de aprendizaje automático supervisado con el fin de realizar predicciones sobre datos nuevos sin etiquetar. Algunos ejemplos de herramientas de etiquetado de datos incluyen:
Para más información, consulta nuestro artículo sobre cómo elegir un proveedor de etiquetado de datos . Además, no olvides consultar nuestra lista de servicios de anotación de datos .
Control de versiones de datos superiores
Las herramientas de control de versiones de datos permiten gestionar diferentes versiones de conjuntos de datos y almacenarlas de forma accesible y organizada. Esto permite a los equipos de ciencia de datos obtener información valiosa, como identificar cómo los cambios en los datos afectan al rendimiento del modelo y comprender la evolución de los conjuntos de datos.
Algunas herramientas populares para el control de versiones de datos son:
Soluciones de modelado
Herramientas de ingeniería de características principales
Las herramientas de ingeniería de características automatizan el proceso de extracción de características útiles de conjuntos de datos sin procesar para crear mejores datos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático. 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 máquinas utilizando el conocimiento del dominio. Algunas herramientas de ingeniería de características incluyen:
Las mejores herramientas de seguimiento de experimentos
El desarrollo de proyectos de aprendizaje automático implica la ejecución de múltiples experimentos con diferentes modelos, parámetros de modelo o datos de entrenamiento. Las herramientas de seguimiento de experimentos guardan toda la información necesaria sobre los diferentes experimentos durante el entrenamiento del modelo. Esto permite realizar un seguimiento de las versiones de los componentes del experimento y los resultados, así como comparar diferentes experimentos. Algunos ejemplos de herramientas de seguimiento de experimentos son:
Las mejores herramientas de optimización de hiperparámetros
Los hiperparámetros son los parámetros de los modelos de aprendizaje automático, como el tamaño de una red neuronal o los tipos de regularización, que los desarrolladores de modelos pueden ajustar para obtener diferentes resultados. Las herramientas de optimización o ajuste de hiperparámetros automatizan el proceso de búsqueda y selección de hiperparámetros que proporcionan un rendimiento óptimo para los modelos de aprendizaje automático. Algunas herramientas populares de ajuste de hiperparámetros son:
Herramientas de control de versiones de modelos superiores
Las herramientas de control de versiones de modelos ayudan a los científicos de datos a gestionar las distintas versiones de los modelos de aprendizaje automático. La información, como la configuración del modelo, los datos de procedencia, los hiperparámetros, las puntuaciones de pérdida de validación y otros metadatos, se almacena en un registro de modelos de fácil acceso. Este repositorio de metadatos permite a los científicos de datos identificar rápidamente la configuración que utilizaron para crear un modelo específico, garantizando que no utilicen inadvertidamente un modelo incorrecto o desactualizado.
Los sistemas de control de versiones de modelos también cuentan con mecanismos para capturar los resultados del modelo durante el entrenamiento, lo que proporciona una instantánea del rendimiento de un modelo determinado en cada iteración. El control de versiones contribuye a la reproducibilidad, garantizando que los resultados publicados puedan verificarse en futuras iteraciones o investigaciones.
Algunas herramientas que permiten el control de versiones de modelos son:
Soluciones de operacionalización
Herramientas de implementación/servicio de modelos superiores
Las herramientas de implementación de modelos de aprendizaje automático facilitan la integración de estos modelos en un entorno de producción para realizar predicciones. Algunas herramientas de esta categoría son:
Monitoreo de modelos superiores
La monitorización de modelos de aprendizaje automático es crucial para el éxito de los proyectos de ML, ya que el rendimiento del modelo puede deteriorarse con el tiempo debido a cambios en los datos de entrada. Las herramientas de monitorización detectan desviaciones en los datos y el modelo, 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 monitorización de modelos incluyen:
Plataformas MLOps preseleccionadas
Como se mencionó anteriormente, también existen herramientas que cubren el ciclo de vida del aprendizaje automático de principio a fin. Estas plataformas suelen ser proporcionadas por startups o gigantes tecnológicos, pero también existen plataformas de código abierto. Algunas plataformas MLOps populares incluyen:
Explore las principales plataformas MLOps en nuestra selección curada y respaldada por datos para encontrar la que mejor se adapte a sus necesidades de aprendizaje automático.
Otras categorías relacionadas con MLOps
Herramientas de asistencia MLOps
Estas herramientas se utilizan para ayudar a los desarrolladores de MLOps y LLMOps en aspectos específicos de la implementación de MLOps y LLMOps. Estas herramientas incluyen:
- Almacenes de características: Los almacenes de características funcionan como un centro centralizado para almacenar, gestionar y distribuir características de aprendizaje automático. Facilitan el descubrimiento y el intercambio de valores de características, lo que permite tanto el entrenamiento como la implementación de modelos. Entre sus características clave se incluyen la capacidad de crear flujos de trabajo de ingeniería de características, una implementación eficiente de características, escalabilidad, control de versiones, validación, gestión de metadatos e integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático para garantizar la reproducibilidad.
- Marcos de integración: Estos marcos ayudan a desarrollar aplicaciones LLM, como analizadores de documentos, analizadores de código, chatbots, etc.
- Bases de datos vectoriales (BD): Las bases de datos vectoriales almacenan datos complejos y multidimensionales, como historiales clínicos que combinan síntomas, resultados de laboratorio y patrones de comportamiento. Las BD permiten buscar y recuperar datos no estructurados (como imágenes, vídeo, texto y audio) por contenido, en lugar de por etiquetas. Además, facilitan el control de versiones y la gestión de modelos en MLOps y LLMOps.
LLMOps
Las operaciones con modelos de lenguaje a gran escala son un subconjunto especializado de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) diseñado para el desarrollo y la implementación eficientes de modelos de lenguaje a gran escala (LLM).
LLMOps garantiza que la calidad del modelo se mantenga alta y que la calidad de los datos se conserve a lo largo de todos los proyectos de ciencia de datos, proporcionando la infraestructura y las herramientas necesarias.
LLMOps abarca plataformas y utilidades para la gestión de LLM, desde el ajuste fino y la evaluación hasta la implementación y el monitoreo. Descubra 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 las políticas que dan forma al desarrollo, la implementación y la regulación de las tecnologías de IA. El objetivo principal es promover prácticas éticas de IA y el beneficio social, al tiempo que se reducen riesgos como los sesgos y las consecuencias no deseadas.
La gobernanza de la IA es un aspecto crucial de los proyectos de aprendizaje automático, por lo que las plataformas MLOPs integrales ofrecen capacidades de gobernanza de la IA. Descubra otras herramientas de gobernanza de la IA consultando nuestra completa guía de mercado.
Preguntas frecuentes
MLOps aplica prácticas repetibles para que el desarrollo, la implementación y la monitorización del aprendizaje automático sean más eficientes y fiables.
Si aún tiene preguntas sobre las herramientas y los proveedores de MLOps o sobre la inteligencia artificial en general, estaremos encantados de ayudarle:
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