Azure MLOps ¿qué es y cómo funciona?

En la actualidad el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se han vuelto muy importantes para la realización de los procesos en las organizaciones, lo que se busca de estas soluciones es que sean efectivas y fáciles de implementar. Un claro ejemplo es MLOps, una metodología que combina las mejores prácticas de desarrollo de software y operaciones de TI para crear un flujo de trabajo eficiente y repetible para el desarrollo, implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático.

En este blog, te explicaremos cómo puedes aprovechar Azure, la plataforma de computación en la nube de Microsoft, para implementar y gestionar tus proyectos de MLOps de manera efectiva. Desde la preparación de los datos hasta el despliegue y monitorización de modelos, descubrirás las herramientas y servicios clave que Azure ofrece para impulsar tus iniciativas de aprendizaje automático.

MLOps (Machine Learning Operations) es una práctica de ingeniería de software que se enfoca en la implementación, la gestión y el monitoreo de modelos de aprendizaje automático en producción y con los servicios de AZURE se facilita la preparación de datos, experimentación de modelos, entrenamiento, evaluación e implementación de modelos, monitoreo y mantenimiento para la mejora continua.

MLOps aplica estos principios al proceso de aprendizaje automático, con el objetivo de:

• Conseguir una experimentación y un desarrollo más rápidos de los modelos
• Conseguir una implementación más rápida de los modelos en producción
• Garantizar el control de calidad y el seguimiento del linaje de un extremo a otro

¿Qué necesito para empezar implementar la metodología MLOps? 

1. Conjunto de datos: Necesitarás tener acceso a un conjunto de datos relevante y de buena calidad que se utilizará para entrenar y validar tus modelos de aprendizaje automático.

2. Entorno de desarrollo: Debes contar con un entorno de desarrollo adecuado para crear y entrenar tus modelos de aprendizaje automático. Puedes utilizar herramientas como Jupyter Notebooks o entornos integrados de desarrollo (IDE) como PyCharm o Visual Studio Code.

3. Framework de aprendizaje automático: Elige un framework de aprendizaje automático que sea compatible con tus necesidades y preferencias. 

4. Plataforma en la nube: Para implementar y gestionar tus modelos de aprendizaje automático en producción, necesitarás una plataforma en la nube. Azure es la nube ideal para esta solución.

5. Herramientas de control de versiones: Es recomendable utilizar una herramienta de control de versiones, como Git, para mantener un registro de los cambios en tu código y colaborar de manera efectiva con otros miembros del equipo.

6. Prácticas de integración continua y entrega continua (CI/CD): Implementar prácticas de CI/CD te permitirá automatizar el proceso de desarrollo, prueba e implementación de tus modelos de aprendizaje automático. Esto implica utilizar herramientas como Azure DevOps.

7. Monitorización y gestión: Para asegurarte de que tus modelos en producción funcionen correctamente y se mantengan actualizados, necesitarás establecer mecanismos de monitorización y gestión. 

Azure tiene las mejores soluciones para cada proceso

Machine Learning

• Cognitive services: servicios en la nube de Microsoft que permite a los desarrolladores incorporar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sus aplicaciones de manera fácil y rápida. Los servicios de Azure Cognitive Services incluyen capacidades como visión por computadora, lenguaje natural, habla y traducción.
• Azure Machine Learning: servicio de Microsoft que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático en la nube de forma rápida y sencilla. Azure Machine Learning proporciona una amplia gama de herramientas y servicios para ayudar a los usuarios a crear y gestionar sus modelos de aprendizaje automático.
  
  

Si quieres conocer más acerca de Machine Learning lee: Usos prácticos de Machine Learning para tu empresa.

Data

• Data factory: servicio de plataforma en la nube que se utiliza para automatizar y orquestar el proceso de movimiento y transformación de datos en diferentes fuentes de datos. ADF permite la creación, programación y monitoreo de flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) en la nube.
• POWER BI: plataforma de inteligencia empresarial que permite a los usuarios conectarse a una variedad de fuentes de datos, transformar y modelar datos, y crear informes y visualizaciones interactivas para compartir y colaborar con otros usuarios.
• Stream analytics: servicio de procesamiento de datos en tiempo real en la nube que permite a los usuarios procesar y analizar grandes volúmenes de datos de flujo continuo utilizando consultas SQL-like y herramientas avanzadas de detección de patrones.
• Synapse analytics: servicio de análisis de datos basado en la nube ofrecido por Microsoft Azure que proporciona una experiencia unificada para el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Permite a las organizaciones ingestar, preparar, gestionar y servir datos para satisfacer sus necesidades inmediatas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático.
• Cosmos DB: servicio de base de datos NoSQL (No solo SQL) distribuido y escalable ofrecido por Microsoft Azure. Proporciona una solución de base de datos altamente disponible y globalmente distribuida, diseñada para satisfacer las necesidades de aplicaciones modernas y escalables.
  
  

Dev

• Open AI: plataforma de inteligencia artificial ofrecida por Microsoft Azure en colaboración con la empresa de inteligencia artificial OpenAI. Ofrece una gama de herramientas y servicios para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial avanzadas, como modelos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y otras tecnologías de inteligencia artificial.
• Azure DevOps: conjunto de servicios en la nube que se utiliza para planificar, desarrollar, probar y desplegar aplicaciones. Estos servicios permiten a los equipos de desarrollo de software trabajar juntos en proyectos de software de manera más efectiva y colaborativa.

Ops

• Azure Monitor: Azure Monitor es un servicio de supervisión y análisis en la nube que permite supervisar y analizar el rendimiento y la disponibilidad de aplicaciones y recursos de Azure, así como también de recursos locales. Ofrece herramientas de diagnóstico y análisis para ayudar a los equipos a identificar y solucionar problemas de manera rápida, lo que permite una mayor eficiencia en el trabajo y una mejor experiencia del usuario.
• Blob storage: servicio en la nube de Microsoft Azure que permite almacenar y administrar grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes, vídeos, archivos de audio, documentos y otros tipos de archivos.
  
  

Seguridad

• Azure BackUp: servicio de copia de seguridad en la nube que permite proteger y recuperar datos de aplicaciones y servicios de Azure, así como también de máquinas virtuales locales y servidores, permite hacer copias de seguridad de datos de manera programada y automatizada, lo que garantiza la disponibilidad y protección de los datos críticos.
• Azure Firewall: servicio de firewall de red de próxima generación que permite proteger las redes virtuales de Azure y los recursos de Azure, permite filtrar el tráfico de red entrante y saliente en función de las reglas de seguridad definidas y también ofrece opciones avanzadas de seguridad, como la integración con Azure Active Directory y la inspección de paquetes.
• Azure Active Directory: servicio de gestión de identidades y accesos en la nube, que proporciona autenticación y autorización para aplicaciones y servicios en la nube, incluyendo Office 365, Azure y otras aplicaciones de terceros. Azure AD ayuda a proteger los recursos de la organización, al controlar el acceso a los mismos y permitir la gestión centralizada de los usuarios y las políticas de seguridad.
• Azure Information protection: servicio de protección de la información que permite clasificar, etiquetar y proteger documentos y correos electrónicos confidenciales. AIP ayuda a proteger la información confidencial de la organización, permitiendo definir políticas de clasificación y etiquetado para proteger la información en todo momento, ya sea en reposo, en tránsito o en uso.

En conclusión, MLOps es fundamental para garantizar el éxito de los proyectos de aprendizaje automático en producción. Azure ofrece una amplia gama de servicios y herramientas que facilitan la implementación y gestión efectiva de modelos de aprendizaje automático. Al adoptar estas prácticas y utilizar las capacidades de Azure, puedes mejorar la eficiencia de tus flujos de trabajo de MLOps y maximizar el valor de tus proyectos de inteligencia artificial. ¡Comienza tu viaje en MLOps con Azure hoy mismo!