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MLOps vs DevOps: Diferencias, solapamientos y casos de uso
Cada vez más, las empresas están deseando incorporar el Aprendizaje Automático (AM) a sus productos o mejorar sus procesos utilizando el AM. En consecuencia, comprender cómo navegar por sus complejidades junto al software tradicional es más importante que nunca.
DevOps se introdujo para hacer frente a los retos relacionados con el desarrollo de software. Su objetivo es romper los silos entre los equipos de desarrollo de software y los de operaciones, lo que lleva a un despliegue más rápido de nuevas funciones y a lanzamientos menos dolorosos de estas funciones en el entorno de producción.
MLOps se basa en estos principios, pero aborda retos únicos en ML, como conjuntos de datos masivos y en rápida evolución, modelos que deben ser rastreados y versionados, y monitorización para abordar retos como la deriva de datos o la deriva de conceptos.
Aunque ambas disciplinas comparten principios comunes, difieren mucho en su enfoque, flujos de trabajo y herramientas.
En este artículo, exploraremos DevOps y MLOps, destacando sus similitudes y diferencias y cuándo utilizar cada enfoque. También estudiaremos los flujos de trabajo típicos y qué herramientas utilizar para las distintas fases de estos flujos de trabajo.
¡Empecemos!
¿Qué es DevOps?
DevOps es una metodología de ingeniería de software inventada para acelerar el proceso de desarrollo y entrega de software. El objetivo principal es mejorar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. Tiende un puente entre estas funciones tradicionalmente aisladas y permite una entrega de software más rápida y fiable.
Así pues, DevOps quiere crear una cultura de colaboración y automatizar todo lo posible para mejorar la eficacia general y la velocidad con la que se pueden entregar nuevas funciones de software.
Hoy en día, grandes empresas como Meta, Amazon y muchas más pueden ofrecer nuevas funciones de software a diario gracias a DevOps.
Si quieres familiarizarte con este ámbito, te recomiendo el curso Introducción a DevOps.
Los principales objetivos de DevOps son
- Ciclos de desarrollo de software más rápidos: Acorta el tiempo entre el lanzamiento y el despliegue de una nueva función para conseguir ciclos de lanzamiento más rápidos manteniendo la estabilidad.
- Integración continua y delimuy(CI/CD): Automatiza la integración del código, las pruebas y las canalizaciones de despliegue para mejorar la entrega.
- Mejora de la colaboración: Fomentar una estrecha comunicación entre los equipos de desarrollo de software y los equipos de operaciones.
- Eficacia operativa: Reduce las tareas manuales, minimiza los errores y aumenta la productividad mediante la automatización.
DevOps tiene los siguientes componentes básicos:
- Canalizaciones CI/CD:
- Pruebas automatizadas, construcción y despliegue de código.
- Ciclos de retroalimentación más rápidos para los desarrolladores.
- Reducción de errores y aumento de la estabilidad.
- Infraestructura como código (IaC):
- Gestiona la infraestructura mediante código en lugar de procesos manuales.
- Garantiza la coherencia y la estabilidad.
- La nueva infraestructura puede crearse en cuestión de segundos y sin esfuerzo manual.
- Seguimiento y observabilidad:
- Controla el rendimiento del sistema y el estado de las aplicaciones en tiempo real.
- Identifica y resuelve los problemas lo antes posible.
Existen herramientas estándar en el sector que ayudan a implantar los componentes básicos de DevOps. Aquí tienes algunas de las más populares:
- Herramientas CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI.
- Herramientas IaC: Terraform, Ansible, Chef, Puppet.
- Containerización y orquestación: Docker, Kubernetes.
- Herramientas de seguimiento: Prometheus, Grafana, Datadog.
¿Qué es MLOps?
MLOps amplía los principios de DevOps compartiendo el objetivo común de automatizar los procesos. MLOps consiste en prácticas diseñadas para desplegar y mantener de forma continua, fiable y eficiente el aprendizaje automático en producción.
La parte crítica aquí es que se centra en el aprendizaje automático en producción, no en modelos entrenados en máquinas locales para pequeños experimentos.
Los MLOps pueden automatizar y agilizar todas las fases del ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático.
Ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático. Imagen del autor
Pero, ¿para qué necesitamos MLOps en primer lugar? ¿Por qué debemos invertir el esfuerzo adicional de establecer flujos de trabajo y procesos limpios? Seamos sinceros: Al principio supone un gran esfuerzo adicional, y los desarrolladores pueden tener la tentación de ignorarlo para desplegar un modelo en producción rápidamente. Sin embargo, este enfoque introduce riesgos.
Al igual que ocurre con el desarrollo de software tradicional, ignorar los procesos limpios y las mejores prácticas desde el principio conduce a una complejidad creciente y a una capacidad de mantenimiento reducida con el tiempo.
Este problema es aún más significativo en los sistemas de ML, debido a los retos únicos de gestionar las dependencias de los datos, los modelos en evolución y los bucles de retroalimentación.
Como se destaca en el influyenteartículo "Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" (Deuda técnica oculta en los sistemas de aprendizaje automático),los sistemas de aprendizaje automático acumulan deuda técnica de un modo que el software tradicional no hace.
Así que, sin los principios MLOps, el coste de refactorizar posteriormente un sistema ML inmanejable suele superar el esfuerzo necesario para construir un flujo de trabajo robusto.
Te recomiendo el excelente curso Conceptos MLOps siquieres saber más sobre este tema.
Los principales objetivos de los MLOP son
- Automatización del ciclo de vida del ML: Simplifica procesos como la recogida de datos, la formación de modelos, la implantación y la supervisión, y reduce el esfuerzo manual.
- Reproducibilidad y coherencia: Garantizar que los experimentos y los flujos de trabajo sean repetibles, dando lugar a resultados fiables.
- Colaboración: Apoya la comunicación entre los científicos de datos, los ingenieros de ML, los ingenieros de datos y los equipos de operaciones.
- Escalabilidad: Permite que los modelos de aprendizaje automático manejen cargas de trabajo de producción y se adapten a las crecientes demandas de datos y uso.
- Afrontar los retos específicos del ML: Maneja distribuciones de datos cambiantes, grandes conjuntos de datos y la necesidad de reentrenar el modelo.
Pasemos ahora a los componentes básicos de los MLOP:
- Tuberías de entrenamiento y reentrenamiento de modelos: Automatizar el proceso de formación implica
- Preprocesamiento de datose ingeniería de rasgos.
- Validación del modelo y seguimiento del rendimiento.
- Reentrenar los modelos para adaptarlos a los nuevos datos según sea necesario.
- Versionado de modelos y datos y seguimiento de experimentos:
- Control de versiones de los modelos ML y los datos de entrenamiento para documentar los cambios a lo largo del tiempo y permitir las reversiones.
- Controla los hiperparámetros, las métricas y todos los resultados de una ejecución de entrenamiento mediante el seguimiento de experimentos.
- Orquestación de canalización de datos:
- Automatiza la preparación, transformación y validación de datos. Asegúrate de que son fiables y repetibles.
- Afrontar los retos que plantean los conjuntos de datos cambiantes.
- Seguimiento y mantenimiento:
- Realiza un seguimiento continuo del rendimiento de los modelos en producción para detectar problemas como la deriva o la degradación del modelo lo antes posible.
- Activa automáticamente el reentrenamiento del modelo y automatiza el entrenamiento del modelo para actualizar rápidamente los modelos según sea necesario.
- Infraestructura como código (IaC):
- Utiliza herramientas como Kubernetes y Terraform para aprovisionar y gestionar una infraestructura escalable para tus cargas de trabajo de ML.
El campo de los MLOps sigue evolucionando rápidamente. Sin embargo, ya existen normas industriales para aplicar los componentes básicos:
- Seguimiento de experimentos: MLFlow o Pesosy sesgos.
- Versionado de datos: DVC (Control de versiones de datos).
- Orquestación de tuberías: Apache Airflow, Kubeflow o Dagster.
- Despliegue del modelo: TensorFlow Serving, Seldon Core, Amazon SageMaker.
- Monitorización: Prometheus, Grafana, WhyLabs.
- Infraestructura como código: Kubernetes, Docker, Terraform.
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Diferencias entre MLOps y DevOps
Aunque los MLOP se basan en DevOps y, por tanto, tienen muchas áreas de solapamiento, difieren en el enfoque, los artefactos gestionados, los ciclos de vida, las herramientas y las estructuras de equipo. Esto se debe principalmente a los retos y requisitos únicos de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
En los próximos subcapítulos, me centraré en las diferencias entre ambas disciplinas en áreas concretas.
Enfoque y alcance
DevOps se centra en las aplicaciones de software y garantiza un desarrollo, prueba, despliegue y mantenimiento eficientes. DevOps está centrado en el código.
MLOps se centra en los modelos de aprendizaje automático y los flujos de trabajo de datos, abordando los retos de la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, el despliegue de modelos y la supervisión.
Para los MLOP, es esencial que el flujo de trabajo completo de principio a fin, desde la preparación de los datos hasta el entrenamiento del modelo, se rastree y pueda reproducirse. MLOps está, por tanto, centrado en los datos y en los modelos.
Artefactos gestionados
Mientras que DevOps gestiona principalmente artefactos de software como código fuente, binarios y archivos de configuración, MLOps gestiona artefactos específicos de ML como modelos, conjuntos de datos, características y configuración y resultados de experimentos.
Los artefactos DevOps son estáticos, mientras que los artefactos MLOps son dinámicos, ya que evolucionan mediante el reciclaje y los cambios de datos.
Por tanto, la diferencia clave aquí es que los MLOP deben gestionar el ciclo de vida tanto del código de software como de los artefactos basados en datos. Por eso MLOps se basa en DevOps, pero lo amplía en ciertos aspectos.
Ciclos de vida
DevOps se centra en etapas como construir, probar, desplegar y supervisar. Una vez que una aplicación está en producción, su comportamiento es totalmente predecible.
MLOps se centra en las mismas etapas que DevOps, pero incorpora etapas adicionales como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento y reentrenamiento de modelos, y la supervisión de la deriva de datos o conceptos.
El comportamiento de la aplicación es menos predecible y es muy iterativo, ya que el modelo necesita actualizaciones frecuentes para adaptarse a los cambios en el conjunto de datos.
Así pues, la diferencia clave es que los ciclos de vida MLOps se basan en los datos, mientras que los ciclos de vida DevOps se centran más en el código.
Herramientas y conductos
DevOps se centra en el código y se basa en canalizaciones CI/CD para automatizar las fases de creación, prueba y despliegue. Para ello se pueden utilizar herramientas como Gitlab CI/CD, Jenkins o Terraform.
MLOps, a su vez, necesita construir pipelines para el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue de modelos. Por lo tanto, requiere herramientas y pipelines para crear flujos de trabajo de datos y entrenamiento, lo que puede hacerse utilizando herramientas como MLFlow, Kubeflow, Airflow o SageMaker.
En algunos casos, los pipelines MLOps también necesitan soporte para una infraestructura única, como las GPU, que no es necesaria para los pipelines DevOps.
Estructura del equipo
DevOps implica la colaboración entre los equipos de software y operaciones. También hay una clara separación de preocupaciones, ya que los ingenieros de software se centrarán en la codificación, mientras que los equipos de operaciones se centrarán en la parte de infraestructura.
En los proyectos MLOps participan científicos de datos, ingenieros de ML, ingenieros de datos y equipos de operaciones. Además, estos proyectos también necesitan expertos de dominio si el científico de datos no es el principal experto de dominio.
Esto significa que ambas disciplinas necesitan estructuras organizativas diferentes en las empresas.
Áreas de solapamiento entre MLOps y DevOps
Ahora que hemos hablado de las diferencias, podemos centrarnos en las áreas que se solapan en ambas disciplinas.
Para repetir laparte más importante: MLOps se basa en DevOps al tiempo que lo amplía para adaptarse a los retos únicos del aprendizaje automático. Ambas disciplinas se centran en automatizar los flujos de trabajo, mejorar la colaboración y garantizar la calidad y la escalabilidad.
Canalizaciones CI/CD
Ambas disciplinas automatizan sus flujos de trabajoutilizando pipelines CI/CD. MLOps y DevOps deben gestionar el código que hay que construir, probar y desplegar.
Los MLOP amplían eso para incluir la validación de datos, el entrenamiento de modelos y las canalizaciones de despliegue.
Sin embargo, ambas disciplinas suelen utilizar CI/CD para simplificar el paso del desarrollo a la producción.
Gestión de infraestructuras
Ambos utilizan la Infraestructura como Código (IaC) para aprovisionar, gestionar automáticamente y escalar la infraestructura sin pasos manuales. Herramientas como Docker, Terraform y Kubernetes se utilizan ampliamente en ambas disciplinas.
Ambas disciplinas incluyen el aprovisionamiento de servidores de aplicaciones, bases de datos y API. MLOps sólo añade la necesidad de proporcionar infraestructura para manejar grandes conjuntos de datos, entrenamiento distribuido y servicio de modelos.
Seguimiento y observabilidad
DevOps y MLOps confían en los sistemas de monitorización para detectar problemas lo antes posible y garantizar la fiabilidad. Herramientas como Prometheus y Grafana se utilizan habitualmente en ambos ámbitos.
Ambas disciplinas necesitan supervisar el rendimiento de la aplicación, el tiempo de actividad y los registros para la depuración. Sin embargo, los MLOP añaden la supervisión de métricas específicas del modelo, como la precisión, la deriva y la latencia.
Cuándo utilizar MLOps o DevOps
Ahora que hemos discutido las áreas de solapamiento y en qué se diferencian estas disciplinas, podemos discutir cuándo utilizar cada disciplina.
Como ya hemos dicho, MLOps está centrado en los datos y siempre tiene sentido cuando tienes proyectos centrados en los datos. Estos proyectos podrían incluir la conducción autónoma, el análisis en tiempo real o el reconocimiento de imágenes.
Sin embargo, MLOps también es esencial para los productosen los que el aprendizaje automático es una característica esencial, como los sistemas de recomendación (por ejemplo, Netflix, Amazon), la detección del fraude en los servicios financieros o las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, como los chatbots. También puedes utilizar MLOps siempre que sea necesario actualizar y reentrenar con frecuencia un modelo ML.
DevOps, en cambio, tiene más sentido utilizarlo en aplicaciones de software tradicionales que se centran en servicios web, aplicaciones móviles o API, por citar algunos ejemplos. Pueden ser plataformas de comercio electrónico, sistemas de gestión de contenidos o herramientas de software como servicio (SaaS).
DevOps también tiene sentido siempre que tu objetivo sea acortar los ciclos de desarrollo y desplegar nuevas funciones rápidamente, garantizando al mismo tiempo la fiabilidad del sistema.
Retos y consideraciones
MLOps y DevOps son disciplinas poderosas que simplifican los flujos de trabajo y mejoran la eficacia. Sin embargo, también conllevan sus retos.
Para implantar estas disciplinas con éxito, hay que abordar los retos culturales, las complejidades de la cadena de herramientas y los problemas de escalabilidad.
Me centraré en algunos retos que he experimentado en los siguientes subcapítulos.
Desafíos culturales
DevOps implica la colaboración entre los desarrolladores de software y los equipos de operaciones.
MLOps añade científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de ML. Esto aumenta la necesidad de colaboración interfuncional.
Cada uno de estos grupos tiene sus prioridades y conocimientos:
- Desarrolladores de software: Céntrate en el código.
- Equipos de operaciones: Céntrate en la infraestructura y en su fiabilidad y escalabilidad.
- Científicos de datos: Prioriza la experimentación y el rendimiento del modelo, por lo que es código pero menos centrado en los principios del código limpio, como un desarrollador de software.
- Ingenieros de datos: Céntrate en las canalizaciones de datos.
- Ingenieros de ML: Centrarse en la infraestructura y la escalabilidad de las aplicaciones ML.
Estos conocimientos y prioridades diferentes a menudo pueden dar lugar a problemas de comunicación y objetivos divergentes.
La resistencia al cambio es otro reto a superar. Ambas disciplinas son disruptivas. Pretenden automatizar los flujos de trabajo y cambiar la forma de pensar y trabajar de las personas. Esto a menudo hace que la gente se resista y se niegue a implantar estos flujos de trabajo en su día a día.
Complejidad de la cadena de herramientas
Ambas disciplinas vienen acompañadas de diversas herramientas que hay que aprovisionar y aprender. Sin embargo, el panorama de herramientas para DevOps es menos complejo y está más estandarizado que para MLOps.
MLOps implica una variedad de herramientas, y su integración puede ser compleja y llevar mucho tiempo.
Los equipos deben invertir tiempo en aprender estas herramientas, mientras que los equipos de operaciones deben integrarlas en la infraestructura de su empresa, lo que puede generar dificultades.
Escalabilidad
Ambas disciplinas también tienen sus retos con la escalabilidad. DevOps se centra principalmente en escalar aplicaciones y servicios para satisfacer la demanda de los usuarios, mientras que MLOps debe abordar el crecimiento de datos y modelos.
Para los MLOP, surgen retos más singulares. El ML a menudo requiere procesar grandes conjuntos de datos y entrenar grandes modelos de ML, lo que puede requerir una infraestructura única como GPUs o TPUs.
El crecimiento de los datos introduce retos en su almacenamiento, procesamiento y otros temas como el versionado. Además, los modelos tienen que desplegarse, y los requisitos de baja latencia pueden hacer que el servicio de modelos sea único y desafiante.
Estos retos hacen aún más evidente por qué la automatización y la IaC son clave para hacer frente a estas dificultades.
Conclusión
En este artículo, hemos hablado de MLOps y DevOps y de sus similitudes y diferencias.
Ambas disciplinas son esenciales para simplificar los flujos de trabajo y mejorar la eficacia.
Sin embargo, DevOps se centra principalmente en los procesos tradicionales de desarrollo y despliegue de software, mientras que MLOps se centra en proyectos centrados en datos y ML.
El propio MLOps se basa en los principios de DevOps, ya que los proyectos de ML también contienen software y, por tanto, comparten los fundamentos.
Pero los MLOP los amplían para abordar retos específicos del ML, como conjuntos de datos grandes y que cambian rápidamente, modelos de ML que deben versionarse y reentrenarse con frecuencia, y una supervisión que debe abordar problemas como la deriva de datos y la deriva de conceptos.
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal diferencia entre MLOps y DevOps?
MLOps gestiona el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluidos los flujos de trabajo de datos, la formación de modelos y la supervisión, mientras que DevOps se centra en los procesos tradicionales de desarrollo y despliegue de software.
¿Pueden utilizarse conjuntamente MLOps y DevOps?
Sí, MLOps se basa en los principios de DevOps. La mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático también implican el desarrollo de software, por lo que a menudo es necesario combinar ambas prácticas.
¿Cuáles son algunas herramientas estándar utilizadas en MLOps y DevOps?
En MLOps, las herramientas populares incluyen MLflow, Kubeflow y SageMaker, mientras que DevOps utiliza habitualmente Jenkins, Kubernetes y Terraform para CI/CD y automatización de infraestructuras.
¿Qué habilidades se necesitan para aplicar eficazmente los MLOP?
Implementar MLOps requiere experiencia en aprendizaje automático, ingeniería de datos y principios DevOps, así como familiaridad con herramientas como Kubernetes, Airflow y MLflow.
Soy un Ingeniero de la Nube con una sólida base de Ingeniería Eléctrica, aprendizaje automático y programación. Mi carrera comenzó en visión por ordenador, centrándome en la clasificación de imágenes, antes de pasar a MLOps y DataOps. Me especializo en la creación de plataformas MLOps, el apoyo a los científicos de datos y la entrega de soluciones basadas en Kubernetes para agilizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
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