Implementación continua en Machine Learning

¿Cómo funciona? La implementación continua en ML implica automatizar todo el proceso de implementación de modelos de ML en producción. Es una extensión de la integración continua, que garantiza que la base de código permanezca desplegable en cualquier momento. En pocas palabras, se trata de realizar implementaciones frecuentes y automatizadas en la producción de una manera sistemática, confiable y sostenible. Así es como funciona:

️1. Recopilación y procesamiento de datos: CD comienza con datos. Los sistemas automatizados están configurados para recopilar, limpiar y procesar datos continuamente.

️2. Capacitación y validación de modelos: Con datos actualizados, los modelos se entrenan y validan. Se llevan a cabo pruebas rigurosas para garantizar que el modelo funcione bien y según lo esperado.

️3. Implementación: Si el modelo pasa la validación, se implementa automáticamente en producción sin intervención manual. Esto generalmente se logra utilizando tecnologías de contenedorización como Docker o Kubernetes.

4. Monitoreo: Una vez que el modelo está activo, los sistemas de monitoreo automatizados rastrean su rendimiento, identificando cualquier desviación de los resultados esperados o caídas en el rendimiento.

5. Versionado y reversiones: Cada implementación está versionada. Si surge un problema con el modelo actual, el sistema puede revertir rápidamente a la versión anterior, minimizando la interrupción.

6. Ciclo de retroalimentación: Finalmente, hay un ciclo de retroalimentación para alimentar información de la etapa de monitoreo al modelo para futuras mejoras. Esa es la esencia de la implementación continua en ML. Es un bucle que nunca termina, con cada iteración mejorando idealmente el rendimiento del modelo, al igual que el proceso de ML en sí.

¿Cuáles son tus experiencias con CD en ML? ¿Tiene ideas o estrategias adicionales que haya encontrado particularmente efectivas?



¡Aprendamos unos de otros!