MLOps: Llevando Machine Learning a Producción

# MLOps: Llevando Machine Learning a Producción

MLOps ha emergido como la disciplina crítica para llevar modelos de machine learning desde el laboratorio hasta producción de manera confiable y escalable.

¿Qué es MLOps?

MLOps = ML + DevOps + Data Engineering

Objetivos Principales - Deployment rápido de modelos - Monitoreo de performance - Reproducibilidad - Governance y compliance

Pipeline de MLOps

1. Data Pipeline - Ingesta de datos - Validación y limpieza - Feature engineering - Data versioning con DVC

2. Model Development - Experimentación con MLflow - Hyperparameter tuning - Cross-validation - Model selection

3. Model Training - Distributed training - GPU optimization - AutoML platforms - Transfer learning

4. Model Deployment - Containerización con Docker - Serving con TensorFlow Serving - Edge deployment - A/B testing

5. Monitoring - Model drift detection - Performance metrics - Data quality checks - Alerting systems

Herramientas del Ecosistema

Plataformas End-to-End - Kubeflow: ML workflows en Kubernetes - MLflow: Tracking, projects, models, registry - Metaflow: Framework de Netflix - Weights & Biases: Experiment tracking

Model Serving - TensorFlow Serving: Production-ready serving - TorchServe: PyTorch model serving - Seldon Core: ML deployment en Kubernetes - BentoML: Package models como APIs

Feature Stores - Feast: Open source feature store - Tecton: Enterprise feature platform - AWS SageMaker Feature Store: Managed solution

Mejores Prácticas

Versionado 1. Código: Git 2. Datos: DVC, Delta Lake 3. Modelos: MLflow Model Registry 4. Configuración: Hydra

Testing - Unit tests para preprocessing - Integration tests para pipelines - Performance tests para modelos - A/B tests en producción

Monitoreo - Latencia de inferencia - Throughput - Model accuracy over time - Data drift metrics

Casos de Uso Reales

Uber Michelangelo - Plataforma ML unificada - Millones de predicciones/segundo - Feature store centralizado - AutoML capabilities

Airbnb Bighead - End-to-end ML platform - Reproducibilidad garantizada - Deployment simplificado - Monitoring integrado

Desafíos Comunes

1. Data Drift: Los datos cambian con el tiempo
2. Model Decay: Performance degrada
3. Reproducibilidad: Diferentes resultados
4. Escalabilidad: Millones de requests

Arquitectura de Referencia

Data Sources → Feature Store → Training Pipeline
                                      ↓
                              Model Registry
                                      ↓
                              Model Serving
                                      ↓
                              Monitoring & Logging
                                      ↓
                              Feedback Loop

Tendencias 2024

• AutoML maturo: Democratización del ML
• Edge ML: Modelos en dispositivos
• Federated Learning: Privacy-preserving ML
• Explainable AI: Interpretabilidad obligatoria

Comenzando con MLOps

1. Empieza simple: Un modelo, un pipeline
2. Automatiza gradualmente
3. Mide todo
4. Itera rápidamente

MLOps no es opcional en 2024, es esencial para ML en producción.