Problemas al implementar modelos de Machine Learning

La implementación de modelos de Machine Learning a escala es uno de los retos más importantes para las empresas que desean crear valor a través de la Inteligencia Artificial, y a medida que los modelos se vuelven más complejos, cada vez es más difícil.

Solo un porcentaje muy pequeño de los proyectos de Machine Learning llegan a la producción. Un proyecto de Machine Learning puede fallar por muchas razones, entre ellas la implementación. Es fundamental que todos los responsables de la toma de decisiones comprendan plenamente cómo funciona el despliegue y cómo reducir el riesgo de fracaso al llegar a este paso crucial.

Como ya sabemos un modelo desplegado puede definirse como cualquier unidad de código que se integra perfectamente en un entorno de producción y que puede recibir una entrada y devolver una salida.

Los problemas al implementar un modelo de Machine Learning surgen al momento de finalizar las pruebas y cuando se inicia la implementación, es justamente en este paso en que aparecen algunos de los problemas más comunes.

Gestión de lenguajes de programación

En general, Python y R son, con mucho, los lenguajes más populares para la aplicación de Machine Learning, pero en ocasiones los modelos de producción rara vez se despliegan en esos lenguajes por varias razones, incluyendo la velocidad. Implementar un modelo en Python o R a uno con un lenguaje de producción como C++ o Java es complicado, y a menudo resulta en un rendimiento reducido, tomando en cuenta la velocidad, precisión, del modelo original.

R puede presentar problemas cuando aparecen nuevas versiones del software. Además, es lento y no se moverá través de los datos grandes de manera eficiente. R es un gran lenguaje para prototipos, ya que permite interacciones fáciles y resolución de problemas, pero necesita ser traducido a Python o C++ o Java para su producción.

Las tecnologías de contenedores, como Docker, pueden resolver los retos de incompatibilidad y portabilidad introducidos por la multitud de herramientas. Sin embargo, la comprobación automática de la dependencia, la comprobación de errores, las pruebas y las herramientas de creación no serán capaces de resolver los problemas a través de la barrera del idioma.

La reproducibilidad también es otro desafío. De hecho, se pueden construir muchas versiones de un modelo utilizando diferentes lenguajes de programación, librerías o versiones diferentes de la misma librería. Es difícil realizar un seguimiento manual de estas dependencias. Para resolver estos desafios, se necesita una herramienta de ciclo de vida de Machine Learning que pueda rastrear y registrar automáticamente estas dependencias durante la fase de formación como configuración en forma de código y, posteriormente, agruparlas junto con el modelo formado para ser implementado. Es recomendable utilizar en una herramienta o plataforma que pueda traducir instantáneamente código de un idioma a otro o que permita implementar modelos detrás de una API para que puedan integrarse en cualquier lugar.

Poder de computo

En caso de que se utilicen redes neuronales, estas a menudo son muy profundas, lo que significa que el entrenamiento y el uso de las mismas para inferencia requiere mucha potencia computacional. Normalmente, queremos que nuestros algoritmos funcione rápido, para muchos usuarios y eso puede ser un obstáculo.

Además, muchos de los procesos de producción de Machine Learning se basan hoy en día en las unidades de procesamiento gráficos o GPU. Sin embargo, estos equipos son caros, lo que fácilmente añade otra capa de complejidad a la tarea de escalar los sistemas de Machine Learning.

Portabilidad

Otro reto interesante de la implementación del modelo es la falta de portabilidad. Al carecer de la capacidad de migrar fácilmente un componente de software a otro entorno de host y ejecutarlo allí, las organizaciones pueden quedar bloqueadas en una plataforma en particular. Esto puede crear barreras a la hora de crear modelos y desplegarlos.

Escalabilidad

La escalabilidad es un problema real para muchos proyectos de Inteligencia Artificial. De hecho, es necesario asegurarse de que sus modelos sean capaces de escalar y satisfacer los aumentos de rendimiento y la demanda de aplicaciones en la producción. Al principio de un proyecto, normalmente nos basamos en datos relativamente estáticos a una escala manejable. A medida que el modelo avanza hacia la producción, suele estar expuesto a mayores volúmenes de datos y modos de transporte de datos. El equipo necesitará varias herramientas para monitorear y resolver los desafios de rendimiento y escalabilidad que aparecerán con el tiempo.

Los problemas de escalabilidad se pueden resolver adoptando un enfoque coherente y basado en microservicios para el análisis de la producción. Del mismo modo, los equipos deben tener opciones para escalar las huellas de cálculo y memoria para soportar cargas de trabajao más complejas.

Problemas de pruebas y validación

Los modelos evolucionan continuamente debido a cambios en los datos, nuevos modelos, entre otras causas. Como consecuencia, cada vez que se produce un cambio de este tipo, debemos revalidar el rendimiento del modelo.

Aparte de la validación de modelos en pruebas fuera de línea, es muy importante evaluar el rendimiento de los modelos en producción. Por lo general, esto lo planificamos en las secciones de estrategia de implementación y monitoreo.

Los  modelos de Machine Learning deben actualizarse con mayor frecuencia que las aplicaciones de software habituales.

Plataforma automatizada de Machine Learning

Esto podría ser una buena solución para producir modelos más rápidos. Además, la plataforma puede soportar el desarrollo y comparación de múltiples modelos, de modo que el negocio puede elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades de precisión predictiva, latencia y recursos de cálculo.

Hasta un 90% de todos los modelos de Machine Learning empresarial pueden ser desarrollados automáticamente. Los expertos en Machine Learning pueden ser contratados para trabajar con gente de negocios para desarrollar el pequeño porcentaje de modelos que actualmente están fuera del alcance de la automatización.

Muchos modelos experimentan degradaciones en su rendimiento con el tiempo. Como tal, los modelos desplegados deben ser monitoreados. Cada modelo desplegado debe registrar todas las entradas, salidas y excepciones. Una platafoma de implementación de modelos debe proporcionar almacenamiento de registros y visualización del rendimiento del modelo. Vigilar de cerca el rendimiento del modelo es clave para gestionar eficazmente el ciclo de vida de un modelo de Machine Learning.

Machine Learning se encuentra todavía en sus primeras etapas. De hecho, tanto los componentes de software como los de hardware están en constante evolución para satisfacer las demandas actuales de Machine Learning.

Desplegar Machine Learning es y seguirá siendo difícil, y eso es solo una realidad que las organizaciones van a tener que afrontar. Afortunadamente, algunas arquitecturas y productos nuevos están ayudando a cambiar este panorama. Además, a medida que más compañías están escalando las operaciones, también están implementando herramientas que facilitan la implementación del modelo.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *