El desarrollo de MLOps, o machine learning operations, está transformando cómo las empresas abordan la implementación de modelos de aprendizaje automático. Esta disciplina integra personas, procesos y tecnología para garantizar que los usos del aprendizaje automático se realicen de manera eficiente, promoviendo la reproducibilidad y la solidez en el ciclo de vida de los modelos.
Para los clientes empresariales, la adopción de plataformas MLOps es esencial, ya que estas ofrecen seguimiento integral y observabilidad de procesos. Las plataformas MLOps funcionan en un sistema de múltiples cuentas, respaldadas por estrictas medidas de seguridad y prácticas óptimas de desarrollo. La integración y entrega continua (CI/CD) juega un papel crucial, asegurando que los usuarios solamente interfieran cuando sea necesario realizar cambios en los repositorios de código.
Entre las herramientas más destacadas para este fin se encuentra Terraform, desarrollada por HashiCorp. Terraform está siendo adoptado ampliamente para estandarizar la infraestructura en entornos multi-nube de AWS. Junto con GitHub y sus acciones, MLOps facilita la colaboración entre las comunidades de DevOps y MLOps globalmente.
Un nuevo artículo detalla la implementación de una plataforma MLOps empleando Terraform junto con GitHub y GitHub Actions. La publicación se centra en construir una infraestructura robusta que optimiza el entrenamiento de modelos y registra estos en el Registro de Modelos de Amazon SageMaker, proporcionando un marco simplificado para el desarrollo y despliegue de modelos.
Para científicos de datos e ingenieros de ML, se ofrecen plantillas de proyectos de SageMaker que permiten configuraciones estandarizadas y personalizables. Esta automatización se logra mediante modelos reutilizables de Terraform, aplicables en diversos contextos.
Además, las plantillas personalizadas de SageMaker, dedicadas al entrenamiento y evaluación de modelos, brindan orientación para que las organizaciones avancen en su proceso de implementación. Cada proyecto de SageMaker activa una plantilla de AWS CloudFormation que gestiona la infraestructura y recursos necesarios, agilizando el proceso y reduciendo posibilidades de errores.
El interés en estas plataformas sigue en aumento, ya que ofrecen guías claras para preparar infraestructuras en AWS, gestionar organizaciones en GitHub y manejar el estado de recursos con backends de Terraform. Todo esto busca facilitar una experiencia de usuario final más sencilla y eficiente.
