科莫de MLOps en la adopcion摘要proceso喝水哈cer crecer tu empresa de una manera más rápidaCada vez son más las empresas que invirtien en modelos de aprendizaje automáticos e inteligencia artificial para ahorrar tiempo y recursos. ¿Cómo implementarlos? Aquí hay una posible opción.

No es un secreto que las empresas de hoy están invirtiendo fuertemente enmodelos de aprendizaje automáticos einteligencia artificialcon el objetivo de ahorrar tiempo y recursos. Dichos modelos, aparte de reducir gastos generales y automatizar procesos también permiten al equipo dedata scienceenfocarse en tareas mucho más creativas y menos operativas. Adicionalmente, conocer los secretos paraautomatizar los ciclos de vida del aprendizaje automáticobrinda a las empresas la capacidad de recopilar datos de manera más eficiente y tomar decisiones mucho más informadas.

Existen herramientas que permiten establecer estas estructuras dentro de una empresa y una de ellas esMLOps (Operaciones de aprendizaje automático), que sedefinecomo el uso de modelos de aprendizaje automático por parte de los equipos de desarrollo/operaciones (DevOps). Es un proceso multifuncional, colaborativo que pone en marcha las capacidades dedata science. Para ello, las MLOps tratan elmachine learning(ML)y otros tipos de modelos como artefactos de software reutilizables. Luego, los modelos se pueden implementar y monitorear continuamente mediante un proceso repetible.

MLOps tiene muchos beneficios para los procesos dedata sciencey, sin embargo, demasiadas organizaciones no saben cómo implementarlo. Para esto existen compañias diseñadas a apoyar la implementación de estos procesos y ofrecer una solución rápida y eficaz. Este es el caso deElemeno AI, una组织innovadora这个组织yuda a los especialistas en data science a construir una infraestructura de software altamente escalable.

Elemeno AI tiene la misión deayudar a las empresas a aprovechar los beneficios de la inteligencia artificialal proporcionar una plataforma MLOps integrada que ofrece una experiencia de usuario intuitiva para losdata scientistsque crean modelos de aprendizaje automático, desde el desarrollo hasta la producción. A través de un proceso simplificado, esta solución permite a las empresas centrarse en su negocio al crear aplicaciones de nivel empresarial con modelos de IA personalizados desarrollados por sus equipos.

A través de su interfaz, fácil de usar, la plataforma SaaS ML-Ops se enfoca en eliminar las cargas de ingeniería tradicionales. Automatiza varios procesos para que los científicos de datos puedan concentrarse en tareas creativas en lugar de dedicar la mayor parte de su tiempo a la ingeniería. El centro de la plataforma es una tienda de funciones, que es el componente clave para facilitar el desarrollo, la implementación y la operación del modelo ML. Con esto, el objetivo final de Elemeno AI essimplificar el proceso de creación de aplicaciones de IA para empresas.

Para usar la plataforma, las empresas deben conectar sus fuentes de datos, como AWS Redshift o Google BigQuery. El siguiente paso es configurar canalizaciones de ingestión de funciones. Aquí, las empresas pueden ajustar las transformaciones de características y personalizarlas. La plataforma administra automáticamente el almacenamiento, lo que garantiza que solo las funciones más recientes estén disponibles en el momento de la inferencia, mientras mantiene los datos básicos de funciones en almacenamiento en frío para usarlos para entrenar o depurar un modelo en producción.

El paso final es el despliegue. A través de las soluciones sin código de Elemeno AI, las empresas pueden elegir entre marcos compatibles, incluidos Tensorflow, PyTorch, Scikit Learn, Keras, ONNX y Tensorflow Lite. Al vincular las funciones en los modelos implementados,la plataforma elimina la responsabilidad de los clientes del modelo de calcular o conservar una copia de las funciones necesarias. Por ejemplo, si se usara un modelo en una aplicación móvil, los desarrolladores solo necesitarían enviar un identificador de la entidad para la cual necesitan una predicción, y la plataforma encontraría las funciones más recientes y las aplicaría al modelo.