Dominar MLOps: la guía definitiva para convertirse en ingeniero de MLOps en 2024

En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), han surgido nuevos profesionales que cierran la brecha entre los algoritmos de vanguardia y la implementación en el mundo real. Conozca al ingeniero MLOps: quien orquesta la integración perfecta de modelos ML en entornos de producción, garantizando escalabilidad, confiabilidad y eficiencia.

A medida que las empresas de todos los sectores adoptan cada vez más la IA y el aprendizaje automático para obtener una ventaja competitiva, la demanda de ingenieros de MLOps se ha disparado. Estos profesionales altamente capacitados desempeñan un papel fundamental a la hora de traducir modelos teóricos en soluciones prácticas y listas para producción, liberando el verdadero potencial de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Si está fascinado por la intersección del aprendizaje automático y la ingeniería de software, y le encanta enfrentar desafíos complejos, una carrera como ingeniero de MLOps podría ser la opción perfecta. En esta guía completa, exploraremos las habilidades, el conocimiento y los pasos esenciales necesarios para convertirse en un ingeniero MLOps competente y asegurar un puesto en el espacio de la IA.

Comprender MLOps

Antes de profundizar en las complejidades de convertirse en ingeniero de MLOps, es fundamental comprender el concepto de MLOps en sí. MLOps, u Operaciones de Aprendizaje Automático, es un campo multidisciplinario que combina los principios de ML, ingeniería de software y prácticas de DevOps para agilizar la implementación, el monitoreo y el mantenimiento de modelos de ML en entornos de producción.

El ciclo de vida de MLOps

Habilidades esenciales para convertirse en ingeniero de MLOps

Para prosperar como ingeniero de MLOps, necesitarás cultivar un conjunto diverso de habilidades que abarquen múltiples dominios. Estas son algunas de las habilidades esenciales a desarrollar:

• Lenguajes de programación: Competencia en Python, Javao Scala Es crucial.
• Marcos de aprendizaje automático: Experiencia con TensorFlow, PyTorch, scikit-aprendero Keras.
• Ingeniería de datos: Conocimiento de canalizaciones de datos, procesamiento de datos y soluciones de almacenamiento como Hadoop, Spark y Kafka.
• Computación en la nube (Cloud Computing): Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, GCPo Azure.
• Contenedorización y orquestación: Experiencia en Docker como Kubernetes.

Principios y mejores prácticas de MLOps

A medida que la IA y el ML se vuelven parte integral de los productos y servicios de software, los principios de MLOps son esenciales para evitar la deuda técnica y garantizar una integración perfecta de los modelos de ML en la producción.

Proceso iterativo-incremental

• Fase de diseño: centrarse en la comprensión empresarial, la disponibilidad de datos y la priorización de casos de uso de aprendizaje automático.
• Experimentación y desarrollo de ML: Implementar modelos de prueba de concepto, ingeniería de datos e ingeniería de modelos.
• Operaciones de aprendizaje automático: Implementar y mantener modelos de ML utilizando prácticas de DevOps establecidas.

Automatización

• Proceso manual: Nivel inicial con entrenamiento e implementación de modelos manuales.
• Automatización de canalización de aprendizaje automático: Automatiza el entrenamiento y la validación de modelos.
• Automatización de tuberías de CI/CD: Implementar sistemas CI/CD para la implementación automatizada del modelo ML.

Versiones

• Realice un seguimiento de los modelos y conjuntos de datos de ML con sistemas de control de versiones para garantizar la reproducibilidad y el cumplimiento.

Seguimiento de experimentos

• Usar herramientas como DVC como Pesos y sesgos para rastrear experimentos y gestionar proyectos de ML.

Pruebas

• Implemente pruebas integrales de funciones, datos, modelos de aprendizaje automático e infraestructura.

Monitoring

• Supervise continuamente el rendimiento del modelo de aprendizaje automático y las dependencias de datos para garantizar la estabilidad y la precisión.

X continuo en MLOps

• Integración continua (CI): Probar y validar datos y modelos.
• Entrega continua (CD): Implementación automática de modelos ML.
• Formación Continua (CT): Automatización del reentrenamiento de modelos ML.
• Monitoreo continuo (CM): Monitoreo de datos de producción y desempeño del modelo.

Garantizar la reproducibilidad

• Implemente prácticas para garantizar que el procesamiento de datos, el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y la implementación produzcan resultados idénticos con la misma información.

Métricas clave para la entrega de software basado en ML

• Frecuencia de implementación
• Plazo de entrega de cambios
• Tiempo medio de restauración (MTTR)
• Tasa de error de cambio

Caminos educativos para aspirantes a ingenieros de MLOps

Si bien no existe un camino educativo único definido para convertirse en ingeniero MLOps, la mayoría de los profesionales exitosos en este campo poseen una base sólida en ciencias de la computación, ingeniería de software o una disciplina técnica relacionada. Aquí hay algunas vías educativas comunes a considerar:

• Grado: Una licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o un campo relacionado puede proporcionar una base sólida en programación, algoritmos, estructuras de datos y principios de desarrollo de software.
• MAESTRÍA: Obtener una maestría en Ciencias de la Computación, Ciencias de Datos o un campo relacionado puede mejorar aún más sus conocimientos y habilidades, particularmente en áreas como ML, AI y conceptos avanzados de ingeniería de software.
• Certificaciones Especializadas: Obtener certificaciones reconocidas por la industria, como la Ingeniero de aprendizaje automático profesional de Google Cloud, Aprendizaje automático certificado por AWS – Especialidad, o Asociado de ingeniería de inteligencia artificial de Azure, puede demostrar su experiencia y compromiso con el campo.
• Cursos en línea y campamentos de entrenamiento: Con el auge de las plataformas de aprendizaje en línea, puede acceder a una gran cantidad de cursos, campos de entrenamiento y especializaciones diseñados específicamente para MLOps y disciplinas relacionadas, ofreciendo una experiencia de aprendizaje flexible y a su propio ritmo. Aquí hay algunos recursos excelentes para comenzar:
  • YouTube Canales:
    • Tecnología con Tim: Un gran canal para tutoriales de programación Python y aprendizaje automático.
    • freeCodeCamp.org: Ofrece tutoriales completos sobre diversos temas de programación y aprendizaje automático.
    • kris naik: Se centra en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y MLOps.
  • Cursos:
    • Coursera – Aprendizaje automático por Andrew Ng: Un curso fundamental en aprendizaje automático.
    • Coursera: especialización en MLOps de DeepLearning.AI: Cobertura completa de los conceptos de MLOps.
    • fast.ai: aprendizaje profundo práctico para codificadores: Un enfoque práctico para aprender aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

Construyendo una cartera sólida y adquiriendo experiencia práctica

Si bien la educación formal es esencial, la experiencia práctica es igualmente crucial para los aspirantes a ingenieros de MLOps. Crear una cartera diversa de proyectos y adquirir experiencia práctica puede mejorar significativamente sus posibilidades de conseguir un trabajo codiciado en el espacio de la IA. Aquí hay algunas estrategias a considerar:

• Proyectos personales: Desarrolle proyectos personales que muestren su capacidad para diseñar, implementar e implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno similar a la producción. Estos proyectos pueden abarcar desde sistemas de reconocimiento de imágenes hasta aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural o soluciones de análisis predictivo.
• Contribuciones de código abierto: Contribuya a proyectos de código abierto relacionados con MLOps, marcos de aprendizaje automático o herramientas de ingeniería de datos. Esto no solo demuestra sus habilidades técnicas sino que también muestra su capacidad para colaborar y trabajar dentro de una comunidad.
• Pasantías y cooperativas: busque pasantías u oportunidades cooperativas en empresas o laboratorios de investigación que se centren en soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas experiencias pueden brindarle una valiosa exposición al mundo real y permitirle trabajar junto a profesionales experimentados en el campo.
• Hackatones y competiciones: participe en hackatones, competencias de ciencia de datos o desafíos de codificación que impliquen el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Estos eventos no solo ponen a prueba sus habilidades, sino que también sirven como oportunidades para establecer contactos y posibles puertas de entrada a oportunidades laborales.

Mantenerse actualizado y aprender continuamente

El campo de la IA y el aprendizaje automático está evolucionando rápidamente y continuamente surgen nuevas tecnologías, herramientas y mejores prácticas. Como ingeniero de MLOps, es fundamental adoptar una mentalidad de crecimiento y priorizar el aprendizaje continuo. Aquí hay algunas estrategias para mantenerse actualizado:

• Siga blogs y publicaciones de la industria: Suscríbase a blogs, boletines y publicaciones de renombre centrados en MLOps, AI y ML para mantenerse informado sobre las últimas tendencias, técnicas y herramientas.
• Asistir a conferencias y reuniones: Participe en conferencias, reuniones y talleres locales o virtuales relacionados con MLOps, AI y ML. Estos eventos brindan oportunidades para aprender de expertos, establecer contactos con profesionales y obtener información sobre tendencias emergentes y mejores prácticas.
• Comunidades y foros en línea: Únase a comunidades y foros en línea dedicados a MLOps, AI y ML, donde puede interactuar con pares, hacer preguntas y compartir conocimientos y experiencias.
• Educación continua: explore cursos, tutoriales y certificaciones en línea que ofrecen plataformas como Coursera, Udacity o edX para ampliar continuamente sus conocimientos y mantenerse a la vanguardia.

La trayectoria profesional y las oportunidades del ingeniero MLOps

Una vez que haya adquirido las habilidades y la experiencia necesarias, la trayectoria profesional de un ingeniero MLOps ofrece una amplia gama de oportunidades en diversas industrias. Aquí hay algunos roles potenciales y trayectorias profesionales a considerar:

• Ingeniero MLOps: Con experiencia, puede avanzar al rol de ingeniero MLOps, donde será responsable de la gestión integral de los ciclos de vida del modelo ML, desde la implementación hasta el monitoreo y la optimización. Colaborará estrechamente con científicos de datos, ingenieros de software y equipos de DevOps para garantizar la integración perfecta de las soluciones de aprendizaje automático.
• Ingeniero senior de operaciones mlops: Como ingeniero senior de MLOps, asumirá funciones de liderazgo, supervisará proyectos complejos de MLOps y guiará a los miembros junior del equipo. Será responsable de diseñar e implementar canales MLOps escalables y confiables, así como de tomar decisiones estratégicas para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo ML.
• Líder o gerente del equipo MLOps: En este rol, liderará un equipo de ingenieros de MLOps, coordinará sus esfuerzos, establecerá prioridades y garantizará la entrega exitosa de soluciones impulsadas por ML. También serás responsable de asesorar y desarrollar el equipo, fomentando una cultura de aprendizaje e innovación continuos.
• Consultor o Arquitecto MLOps: Como consultor o arquitecto de MLOps, brindará orientación experta y asesoramiento estratégico a las organizaciones que buscan implementar u optimizar sus prácticas de MLOps. Aprovechará su profundo conocimiento de ML, ingeniería de software y principios de DevOps para diseñar y diseñar soluciones MLOps escalables y eficientes adaptadas a necesidades comerciales específicas.
• Investigador o evangelista de MLOps: Para aquellos apasionados por traspasar los límites de MLOps, seguir una carrera como investigador o evangelista de MLOps puede ser un camino emocionante. En estos roles, contribuirá al avance de las prácticas, herramientas y metodologías de MLOps, colaborando con instituciones académicas, laboratorios de investigación o empresas de tecnología.

Las oportunidades dentro del campo MLOps son enormes y abarcan diversas industrias, como la tecnología, las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y más. A medida que la IA y el aprendizaje automático continúen impregnando todos los aspectos de nuestras vidas, la demanda de ingenieros MLOps capacitados seguirá aumentando, ofreciendo perspectivas profesionales diversas y gratificantes.

Fuente de aprendizaje para MLOps

Conceptos básicos de Python

• Libros: Curso intensivo de Python, tercera edición por Eric Matthes.
• Tutoriales: Pitón real.
• Práctica: Código Leet.
• Temas importantes:
  • Usando un IDE: Configuración del código VS.
  • Conceptos básicos y Pytest: cubiertos en Libro del curso intensivo de Python.
  • Embalaje con Poesía: Cómo.

Conceptos básicos de Bash y editores de línea de comandos

• Libros: La línea de comandos de Linux, segunda edición por William E. Shotts.
• Cursos: Dominio de Bash.
• VIM: Guía VIM, Aventuras VIM.

Contenedorización y Kubernetes

• Docker:
  • Hoja de ruta de Docker.
  • Tutorial completo de Docker de TechWorld con Nana.
• Kubernetes:
  • Hoja de ruta de Kubernetes.
  • Curso de Kubernetes por FreeCodeCamp.
  • Dominio de Kubernetes.
  • : K9s.

Fundamentos de aprendizaje automático

• Cursos: Curso de Aprendizaje Automático, Aprendizaje profundo para codificadores.
• Reservar: Aprendizaje automático aplicado e IA para ingenieros por Jeff Prosise.

Componentes de MLOps

• Cursos: Curso Hecho con ML MLOps, El marco MLOps completo de 7 pasos.

Control de versiones y canales de CI/CD

• Cursos:Git y GitHub para principiantes
  • Ganchos de compromiso previo.

Orquestación

• Herramientas: Flujo de aire Apache, Kubeflow, Metaflujo.

Conclusión

Dominar y convertirse en un ingeniero MLOps competente requiere una combinación única de habilidades, dedicación y pasión por el aprendizaje continuo. Al combinar experiencia en aprendizaje automático, ingeniería de software y prácticas de DevOps, estará bien equipado para navegar por el complejo panorama de la implementación y administración del modelo ML.

A medida que las empresas de todos los sectores adopten cada vez más el poder de la IA y el aprendizaje automático, la demanda de ingenieros MLOps capacitados seguirá aumentando. Si sigue los pasos descritos en esta guía completa, invierte en su educación y experiencia práctica y construye una red profesional sólida, puede posicionarse como un activo valioso en el espacio de la IA.