Operacionalice el machine learning con la infraestructura del patrón Model Factory

Las empresas confían cada vez más en los datos para tomar decisiones, ya que intentan recrear los éxitos y evitar los fracasos del pasado. Habitualmente, esto significa que las empresas han tomado un enfoque reactivo, donde toman decisiones para el futuro en función de los datos de rendimiento del pasado.

Pero con el machine learning, las empresas ahora pueden aprovechar sus datos para ver los posibles resultados futuros. Desde la previsión financiera, la prevención de las tasas de cancelación y el mantenimiento preventivo hasta la administración del inventario y, básicamente, la identificación de la próxima mejor acción, el machine learning empodera a las empresas para que tomen decisiones mejor fundamentadas.

Si bien el machine learning es una herramienta increíblemente poderosa, la implementación de los modelos de machine learning para su aplicación en el mundo real puede ser un gran desafío. De hecho, según IDC, más de un cuarto de las iniciativas de AI y machine learning fracasan. Las causas son diversas:

• Falta de experiencia en el machine learning de los programadores.
• Datos de mala calidad y operacionalización compleja.
• Procesos que requieren mucho tiempo, como la necesidad de entrenar muchas veces nuevos conjuntos de datos.
• Falta de un conjunto estandarizado de mejores prácticas que integren CI/CD, DevOps, DataOps y prácticas de ingeniería de software.
• Una gran cantidad de herramientas, procesos e infraestructuras, así como de equipos de datos y operaciones que tienen sus preferencias propias y exclusivas.

Para abordar estos desafíos y acortar la brecha entre los equipos, necesita una infraestructura estandarizada, independiente de la plataforma o de las herramientas.

La infraestructura del patrón Model Factory

La infraestructura del patrón Model Factory de Rackspace Technology se diseñó teniendo en cuenta todos estos desafíos. Proporciona un mecanismo coherente para que los equipos de datos y operaciones de su organización puedan colaborar, desarrollar modelos, automatizar el empaquetado y realizar implementaciones en múltiples ambientes, al tiempo que se evitan demoras, incompatibilidades y otros problemas en la implementación.

Es una solución de administración de ciclo de vida de machine learning basada en la nube, un patrón de arquitectura, en lugar de un producto. Además, debido a que es abierta y modular, puede integrarla con los servicios de AWS y a las herramientas de automatización estándares de la industria, como Jenkins, Airflow, AWS CodePipeline para el procesamiento de datos.

Y debido a que el ciclo de vida del machine learning es complejo, con varias etapas de desarrollo, entrenamiento, evaluación y validación, en el análisis de datos, el desarrollo de modelos, la implementación y el monitoreo, la infraestructura del patrón Model Factory integra Amazon SageMaker, una pila de servicios de AI y monitoreo que incluye lo siguiente:

• Los servicios de AI que proporcionan modelos previamente entrenados para las capacidades predefinidas de visión, habla, procesamiento del lenguaje, previsión y motores de recomendación.
• Los servicios de machine learning que proporcionan ambientes preconfigurados dentro de los que puede desarrollar, entrenar e implementar capacidades de aprendizaje profundo en sus aplicaciones.

La pila Amazon SageMaker también es compatible con los principales marcos, interfaces y opciones de infraestructura de machine learning, para una máxima flexibilidad.

Beneficios clave de la infraestructura del patrón Model Factory

La infraestructura del patrón Model Factory puede ayudarlo a reducir todo el ciclo de vida del machine learning desde más de 25 pasos hasta menos de 10 pasos. Además, agiliza el proceso al automatizar las transferencias entre los diferentes equipos involucrados y al simplificar la resolución de problemas, lo que logra al proveer una fuente única de información para la administración del machine learning.

• Para los científicos de datos, la infraestructura del patrón Model Factory provee un ambiente estandarizado de desarrollo de modelos, la capacidad de rastrear experimentos, las ejecuciones de entrenamientos y los datos resultantes. Asimismo, ofrece reentrenamiento automatizado de modelos y hasta un 60 % de ahorro en los costos de cómputo a través de un acceso mediante secuencias para detectar trabajos de entrenamiento de instancias y trabajos de entrenamiento de la optimización de hiperparámetros (HPO) en QA.
   
• Para los equipos de operaciones, la infraestructura automatiza la implementación de modelos en los ambientes de desarrollo, QA y producción. Además, provee un registro para el seguimiento de los antecedentes de las versiones del modelo como también herramientas para diagnóstico, monitoreo de rendimiento y mitigación del cambio de modelos.
   
• Para la organización, la infraestructura provee una clase de modelos para el control y el compliance regulatorio, mejora el tiempo necesario para obtener información y acelera el ROI, mientras reduce el esfuerzo que se requiere para poner en producción a los modelos de machine learning.

Comience con la infraestructura de patrón Model Factory

Si quiere obtener más información acerca de la infraestructura del patrón Model Factory de Rackspace Technology y explorar cómo esta mejora los procesos, desde el desarrollo de modelos hasta la implementación, el monitoreo y el control, descargue nuestro informe técnico: "Cómo pasar de los modelos de machine learning a la información procesable más rápido", en donde exploramos lo siguiente:

• Un resumen del ciclo de vida del machine learning y sus desafíos
• Cómo las prácticas de DevOps están desalineadas con el ciclo de vida del machine learning
• Resumen, herramientas y procesos de la infraestructura del patrón Model Factory
• Cómo la infraestructura del patrón Model Factory reduce la implementación de los modelos de 25 pasos a menos de 10 pasos.