Simplificando MLflow: Gestión y Desarrollo de Modelos

Índice

🚀 Introducción a MLflow

• ¿Qué es MLflow?
• La necesidad de una plataforma de aprendizaje automático
• La comunidad de MLflow y sus anuncios emocionantes
• El futuro de MLflow

💻 Componentes de MLflow

• Seguimiento de MLflow para la gestión de experimentos
• Proyectos de MLflow para ejecuciones reproducibles
• Modelos de MLflow para empaquetar y desplegar modelos
• Registro de modelos de MLflow para compartir y revisar modelos

🔍 Beneficios de MLflow

• Estándares en el desarrollo y gestión de ML
• Facilidad de integración con bibliotecas y herramientas populares
• Comunidad activa y creciente

📈 Casos de Uso de MLflow

• Detección de fraude publicitario en T-Mobile
• Mantenimiento predictivo en ExxonMobil
• Diseño de sistemas de transporte de Alta velocidad en Virgin Hyperloop One

⭐ Nuevas Características de MLflow

• Auto-Logging para seguimiento automático de ejecuciones
• Registro de Esquemas de Modelos para compatibilidad de datos
• Etiquetas personalizadas en el Registro de Modelos para gestión y revisión
• API de Despliegue de Modelos para una implementación uniforme

🛠️ Implementación y Demostración

• Configuración de endpoints de servicio de modelos
• Demostración de una extensión de navegador con MLflow
• Comparación y transición de modelos en el Registro

📝 Empezando con MLflow

• Instalación y configuración de MLflow
• Recursos y tutoriales disponibles

Seguimiento Automático con MLflow para un Aprendizaje Automático Eficiente

Hola a todos, ¡qué emocionante es poder compartirles una actualización sobre MLflow, la plataforma de aprendizaje automático de código abierto! Comenzaré hablando sobre la necesidad de una plataforma de aprendizaje automático y qué son estos sistemas de software. Luego, les daré una actualización sobre la comunidad de código abierto de MLflow, donde tenemos algunos anuncios emocionantes. Finalmente, hablaré sobre lo que está por venir para MLflow.

🚀 Introducción a MLflow

¿Qué es MLflow?

En la actualidad, el aprendizaje automático está transformando todas las industrias principales y está involucrado en decisiones diarias e incluso segundo a segundo en muchas aplicaciones y procesos comerciales. Sin embargo, construir aplicaciones de aprendizaje automático es altamente complejo y mucho más difícil que la ingeniería de software tradicional.

La necesidad de una plataforma de aprendizaje automático

El desarrollo de aprendizaje automático es un proceso iterativo continuo. Las aplicaciones del mundo real están altamente vinculadas a los datos, por lo que es necesario contar con pipelines de datos sólidos y confiables tanto durante el entrenamiento como en la producción.

La comunidad de MLflow y sus anuncios emocionantes

MLflow consiste en cuatro componentes que trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Estos incluyen Seguimiento de MLflow para la gestión de experimentos, Proyectos de MLflow para ejecuciones reproducibles, Modelos de MLflow para empaquetar y desplegar modelos, y el Registro de Modelos de MLflow para compartir y revisar modelos.

El futuro de MLflow

En Databricks, estamos duplicando nuestra inversión en MLflow, y muchas otras empresas también están contribuyendo de manera importante a él. Estamos trabajando en características continuas como Autologging, Gobernanza de Modelos y Despliegue de Modelos para mejorar aún más la experiencia de MLflow.

💻 Componentes de MLflow

Seguimiento de MLflow para la gestión de experimentos

El Seguimiento de MLflow permite el registro y el seguimiento de experimentos, lo que facilita la comparación de resultados y la reproducción de experimentos anteriores.

Proyectos de MLflow para ejecuciones reproducibles

Los Proyectos de MLflow proporcionan una forma de organizar y ejecutar código de aprendizaje automático en un formato reproducible.

Modelos de MLflow para empaquetar y desplegar modelos

Los Modelos de MLflow permiten empaquetar los modelos en un formato estándar y desplegarlos en diferentes entornos de implementación.

Registro de modelos de MLflow para compartir y revisar modelos

El Registro de Modelos de MLflow proporciona un lugar centralizado para compartir, organizar y revisar modelos de aprendizaje automático.

🔍 Beneficios de MLflow

Estándares en el desarrollo y gestión de ML

MLflow estandariza el proceso de desarrollo y gestión de aprendizaje automático dentro de cada empresa, lo que simplifica en gran medida el proceso.

Facilidad de integración con bibliotecas y herramientas populares

MLflow se integra fácilmente con bibliotecas y herramientas populares, lo que permite a los usuarios utilizar cualquier lenguaje de programación y biblioteca de aprendizaje automático.

Comunidad activa y creciente

La comunidad de MLflow está creciendo rápidamente, con millones de descargas al mes y cientos de contribuidores de diferentes organizaciones.

¡Sigue leyendo para descubrir más sobre las nuevas características de MLflow y cómo están mejorando la gestión de modelos de aprendizaje automático!

(Continuará...)