CI/CD para Aprendizaje Automático
Comprender cómo automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático es fundamental para entregar modelos confiables y actualizados. Integración Continua (CI) y Entrega Continua (CD) son prácticas clave que automatizan el testeo, despliegue y reentrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
En la ingeniería de software tradicional, CI/CD garantiza que los cambios en el código sean probados y desplegados automáticamente, reduciendo el esfuerzo manual y el riesgo de errores humanos. Cuando se aplica al aprendizaje automático, CI/CD extiende estos principios para incluir no solo el código, sino también los datos, artefactos del modelo y procesos de reentrenamiento.
Esto significa que cada vez que tu equipo actualiza la base de código o llega nueva información, los sistemas automatizados pueden:
- Probar el código actualizado y el rendimiento del modelo;
- Reentrenar el modelo si es necesario;
- Desplegar la versión mejorada en producción.
Como resultado, el entorno de producción siempre utiliza la mejor y más actualizada versión del modelo, garantizando predicciones consistentes y confiables.
Las canalizaciones CI/CD reducen los errores manuales y aceleran las actualizaciones de modelos. Al automatizar los flujos de trabajo, se garantiza que los modelos permanezcan precisos y relevantes a medida que evolucionan los datos y los requisitos.
Un flujo de trabajo CI/CD típico para aprendizaje automático funciona de la siguiente manera:
Cada vez que se recopilan nuevos datos o se realizan cambios en el código en el repositorio, se activa una canalización automatizada. Esta canalización normalmente realiza los siguientes pasos:
- Validar el código y los datos para asegurar su corrección y consistencia;
- Reentrenar el modelo utilizando los datos y la configuración más recientes;
- Evaluar el rendimiento según métricas y umbrales predefinidos;
- Desplegar el modelo automáticamente en producción si se cumplen los estándares de calidad.
Este enfoque automatizado garantiza que los modelos:
- Se adapten rápidamente a los cambios en los datos o el código;
- Mantengan la reproducibilidad en todos los entornos;
- Requieran intervención manual mínima.
Al implementar CI/CD en los flujos de trabajo de ML, se logra un ciclo de vida del modelo repetible, confiable y escalable desde el desarrollo hasta el despliegue.
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- Probar el código actualizado y el rendimiento del modelo;
- Reentrenar el modelo si es necesario;
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- Reentrenar el modelo utilizando los datos y la configuración más recientes;
- Evaluar el rendimiento según métricas y umbrales predefinidos;
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