Compara 45+ Herramientas de MLOps
Las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) integran los principios de DevOps en el aprendizaje automático, desde el despliegue del modelo hasta el mantenimiento, para automatizar las transiciones entre los pipelines de entrenamiento y despliegue
Explora más de 45 herramientas de MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del ML, como:
- Soluciones de gestión de datos
- Soluciones de operacionalización
- Soluciones de modelado
- Plataformas de MLOps de extremo a extremo.
¿Cuáles son los tipos de proveedores de soluciones de MLOps?
MLOps de código abierto
El 63% de las organizaciones de diferentes sectores y el 72% en el sector tecnológico reportaron el uso de 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 es de extrañar que existan kits de herramientas de código abierto avanzados en el panorama de la IA y el ML. Las herramientas de código abierto se centran en tareas específicas dentro de MLOps en lugar de proporcionar una gestión integral del ciclo de vida del aprendizaje automático. Estas herramientas y plataformas generalmente requieren 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 proporcionan 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 las soluciones de MLOps de extremo a extremo (o plataformas de MLOps) está dominado por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft o Alibaba.
Análisis comparativo: Características clave de la plataforma de MLOps
¿Cuáles son los diferentes tipos de herramientas de MLOps?
Las herramientas de MLOps generalmente se dividen en tres categorías:
- Gestión de datos
- Modelado
- Operacionalización
También hay herramientas que pueden considerarse como "plataformas de MLOps", que proporcionan una gestión integral del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Exploraremos herramientas para tareas individuales dentro de las áreas principales y plataformas de MLOps a su vez.
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 herramientas de clasificación) se utilizan para etiquetar grandes volúmenes de datos como textos, imágenes o audio. Los datos etiquetados se utilizan luego para entrenar algoritmos de aprendizaje automático supervisado con el fin de hacer predicciones sobre nuevos datos 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.
Principales versiones de datos
Las herramientas de control de versiones de datos (también llamadas control de versiones de datos) permiten gestionar diferentes versiones de conjuntos de datos y almacenarlos de manera 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 evolucionan los conjuntos de datos.
Algunas herramientas populares de control de versiones de datos son:
Soluciones de modelado
Principales herramientas de ingeniería de características
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 máquina utilizando conocimientos del dominio. Algunas herramientas de ingeniería de características incluyen:
Principales herramientas de seguimiento de experimentos
El desarrollo de proyectos de aprendizaje automático implica ejecutar múltiples experimentos con diferentes modelos, parámetros de modelos 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 rastrear 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 aprendizaje automático, 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 aprendizaje automático. Las herramientas populares de ajuste de hiperparámetros incluyen:
Principales herramientas de control de versiones de modelos
Las herramientas de control de versiones de modelos ayudan a los científicos de datos a gestionar diferentes versiones de modelos de ML. Información como la configuración del modelo, datos de procedencia, hiperparámetros, puntuaciones de pérdida de validación y otros metadatos se almacenan en un registro de modelos fácilmente accesible. 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 o desactualizado.
Los sistemas de control de versiones de modelos también tienen mecanismos para capturar las salidas del modelo durante el entrenamiento, proporcionando una instantánea de lo bien que funcionó un modelo dado para cada iteración. El control de versiones ayuda a promover la reproducibilidad, asegurando que los resultados publicados puedan verificarse en iteraciones o investigaciones futuras.
Algunas herramientas que permiten el control de versiones de modelos son:
Añadir como fuente preferidaSoluciones de operacionalización
Principales herramientas de despliegue/servicio de modelos
Las herramientas de despliegue de modelos de aprendizaje automático facilitan la integración de modelos de ML en un entorno de producción para realizar predicciones. Algunas herramientas en esta categoría son:
Principales herramientas de monitoreo de modelos
El monitoreo de modelos de aprendizaje automático es crucial para el éxito de los proyectos de ML, ya que el rendimiento del modelo puede degradarse debido a cambios en los datos de entrada. Las herramientas de monitoreo detectan desviaciones 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 reentrenamiento de modelos, para mantener su efectividad.
Las herramientas de monitoreo de modelos incluyen:
Plataformas de MLOps de extremo a extremo preseleccionadas
Como se mencionó anteriormente, también hay herramientas que cubren el ciclo de vida del aprendizaje automático de extremo a extremo. Estas plataformas a menudo son proporcionadas por startups o gigantes tecnológicos, pero también hay plataformas de código abierto. Las plataformas de MLOps populares incluyen:
Explora las principales plataformas de MLOps en nuestra selección curada y respaldada por datos para encontrar la mejor opción para tus necesidades de ML.
Otras categorías relacionadas con MLOps
Herramientas de asistencia de MLOps
Estas herramientas se utilizan para asistir a los desarrolladores de MLOps y LLMOps en aspectos específicos del despliegue de MLOps y LLMOps. Estas herramientas incluyen:
- Almacenes de características: Los almacenes de características sirven como un centro centralizado para almacenar, gestionar y entregar características de ML. Facilitan el descubrimiento y la compartición 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, control de versiones, validación, gestión de metadatos e integración con flujos de trabajo de ML para la reproducibilidad.
- Frameworks de integración: Estos frameworks ayudan a desarrollar LLM applications como analizadores de documentos, analizadores de código, chatbots, etc.
- Bases de datos vectoriales (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 etiquetas o tags. Las VD pueden ayudar con el control de versiones y la gestión de modelos en MLOps y LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Las Operaciones de Modelos de Lenguaje Grande son un subconjunto especializado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) diseñado para el desarrollo y despliegue eficiente de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
LLMOps asegura que la calidad del modelo se mantenga alta y que la calidad de los datos se mantenga durante los proyectos de ciencia de datos proporcionando infraestructura y herramientas.
LLMOps abarca plataformas y utilidades para gestionar LLMs, desde el ajuste fino y la evaluación hasta el despliegue y el monitoreo. Explora 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 moldean cómo se desarrollan, despliegan y regulan las tecnologías de IA. El objetivo principal es promover prácticas éticas de IA y beneficios sociales mientras 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, por lo que las plataformas de MLOPs de extremo a extremo ofrecen capacidades de gobernanza de la IA. Descubre otras herramientas de gobernanza de la IA leyendo nuestra guía de mercado integral.
Preguntas frecuentes
MLOps aplica prácticas repetibles para hacer que el desarrollo, despliegue y monitoreo de ML sea más eficiente y confiable.
Si aún tienes preguntas sobre herramientas y proveedores de MLOps o inteligencia artificial en general, nos gustaría ayudarte:
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author = {Dilmegani, Cem},
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