MLOps
MLOps: la garantía de calidad de los productos de datos
MLOps es una metodología que permite que los modelos de IA, no sólo se entrenen, sino que también se usen en escenarios de negocio reales.
Llevar adelante estas implementaciones suele ser complejo porque hay muchas herramientas y tecnologías que conviven o porque intervienen diferentes perfiles.
En Lovelytics cerramos la brecha, permitiendo que las organizaciones avancen con rapidez y que puedan integrar Machine Learing en producción de manera confiable.
Componentes clave de nuestra propuesta de MLOps
Integración y despliegue continuo (CI/CD) para modelos de ML
Automatizamos las pruebas y el despliegue mediante pipelines de CI/CD, lo que garantiza que los modelos estén siempre actualizados, validados y listos para producción.
Monitoreo y gestión de modelos
Supervisamos de forma continua el rendimiento de los modelos para detectar desvíos, cambios en los datos y patrones emergentes que puedan afectar la precisión. Nuestras soluciones de MLOps permiten rastrear y gestionar los modelos, asegurando que sean confiables, eficaces y optimizados para el entorno real.
Control de versionado de datos y gestión de pipelines
Realizamos un seguimiento detallado de las versiones de datos y sus transformaciones para garantizar la reproducibilidad, la consistencia y la confiabilidad en todos los experimentos de ML, facilitando así iniciativas de IA escalables y efectivas.
Colaboración y gobierno
Nuestro enfoque de MLOps promueve una colaboración fluida entre ciencia de datos, ingeniería de ML y equipos de DevOps. Además, aplicamos principios de gobierno para asegurar el cumplimiento, la seguridad y la escalabilidad.
Integración de MLflow y Databricks
Gracias a nuestra integración de MLflow con Databricks, ofrecemos un seguimiento fluido de los experimentos y de la gestión de las distintas etapas del ciclo de vida de los modelos. Este enfoque unificado mejora la colaboración y la reproducibilidad en todos los proyectos de ML.
Desplegamos modelos directamente desde el Registro de Modelos de MLflow dentro de Databricks. Esta integración permite un despliegue eficiente y escalable, aprovechando la infraestructura en la nube de Databricks para asegurar un alto rendimiento.
Utilizamos Databricks y MLflow para automatizar el entrenamiento, las pruebas y el despliegue de modelos. Esta automatización asegura que los modelos se actualicen y desplieguen continuamente con mínima intervención manual, manteniendo su precisión y su vigencia.
Gracias a la integración de MLflow con Databricks, implementamos monitoreo en tiempo real de los modelos desplegados. Esta configuración permite obtener feedback inmediato y brinda la posibilidad de reentrenar modelos según sea necesario para adaptarse a nuevas condiciones.
Eliminamos barreras y hacemos que MLOps genere alto impacto
Es posible que escalar modelos de Machine Learning, asegurar su precisión y gestionar fuentes de datos diversas pueda frenar el progreso y limitar su impacto. Nuestras soluciones de MLOps eliminan estos obstáculos, entregando sistemas escalables y de alto rendimiento que mantienen tus modelos optimizados, confiables y preparados para las demandas del mundo real.
En Lovelytics aplicamos las mejores prácticas comprobadas, automatizamos el entrenamiento y el despliegue, implementamos monitoreo continuo y fortalecemos el gobierno de datos. Al optimizar los flujos de trabajo y garantizar una integración fluida, hacemos que las iniciativas de ML tengan éxito y generen impacto duradero.
At Lovelytics, we apply proven best practices, automating training and deployment, implementing continuous monitoring, and reinforcing data governance. By streamlining workflows and ensuring seamless integration, we make your ML initiatives not just successful but built for lasting impact.
Insights destacados
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