¿Qué es MLOps?
MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, se refiere a un conjunto de prácticas, herramientas y técnicas que facilitan la implementación, monitoreo y gestión de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos de producción. Combina los principios de DevOps, ingenierÃa de datos y aprendizaje automático para garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean confiables, escalables y eficientes.
MLOps implica la automatización de todo el proceso de aprendizaje automático, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y el monitoreo, para garantizar que los modelos funcionen como se espera y puedan actualizarse o mejorarse fácilmente. MLOps es cada vez más importante a medida que más organizaciones adoptan el aprendizaje automático para mejorar sus operaciones y tomar decisiones basadas en datos.
¿Qué es Amazon SageMaker?
Amazon SageMaker es una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube proporcionada por Amazon Web Services (AWS). Permite a los cientÃficos y desarrolladores de datos crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático a escala utilizando una amplia gama de herramientas y servicios integrados.
SageMaker ofrece un entorno de notebook Jupyter administrado para exploración y análisis de datos, asà como algoritmos y marcos prediseñados para aprendizaje automático. También permite a los usuarios entrenar fácilmente modelos en grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida e implementarlos en entornos de producción con baja latencia y alto rendimiento.
SageMaker está diseñado para facilitar la colaboración en equipo en proyectos de aprendizaje automático y optimizar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.
Amazon SageMaker para MLOps
Amazon SageMaker ayuda a los ingenieros de aprendizaje automático y cientÃficos de datos a implementar MLOps al proporcionar una plataforma completa para desarrollar, entrenar, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático. SageMaker simplifica y acelera los procesos MLOps, lo que permite a los equipos centrarse en desarrollar y mejorar modelos en lugar de gestionar la infraestructura.
Con SageMaker, las tareas de MLOps se pueden optimizar y automatizar a través de herramientas y servicios integrados, como control de versiones, monitoreo de modelos y canales de implementación automática. SageMaker permite a los cientÃficos de datos experimentar fácilmente con diferentes algoritmos y modelos, y escalar el entrenamiento en grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida.
Una vez que los modelos están entrenados, SageMaker proporciona una implementación perfecta en entornos de producción, con escalado y equilibrio de carga automáticos. Además, SageMaker se integra con varios servicios de AWS, incluidos Amazon S3, AWS Lambda y CloudWatch para permitir flujos de trabajo MLOps de un extremo a otro, desde la ingesta de datos hasta la implementación y el monitoreo de modelos.
¿Cómo funcionan los precios de Amazon SageMaker?
Amazon SageMaker ofrece dos opciones de precios: planes bajo demanda y de ahorro. Para los usuarios que quieran probar SageMaker antes de comprometerse con un plan de precios, Amazon ofrece un nivel gratuito que incluye 250 horas de uso por mes para RStudio en SageMaker, 250 horas para Studio Notebooks, 125 horas para inferencia en tiempo real, 750 horas por mes. mes para SageMaker Canvas y 150.000 segundos de inferencia sin servidor por mes.
Bajo demanda
La opción de precios bajo demanda permite a los usuarios pagar solo por lo que usan, sin compromisos a largo plazo ni costos iniciales. Con los precios bajo demanda, a los usuarios se les cobra por hora o segundo por los recursos de computación, almacenamiento y transferencia de datos utilizados durante sus flujos de trabajo de SageMaker.
En comparación con el nivel gratuito, SageMaker On-Demand ofrece caracterÃsticas y capacidades adicionales, como soporte para una variedad de tipos y tamaños de instancias, infraestructura administrada para capacitación distribuida e inferencia en tiempo real, y transformaciones por lotes. Con On-Demand, los usuarios también pueden optar por utilizar sus propios contenedores Docker o utilizar contenedores SageMaker prediseñados para marcos de aprendizaje automático populares como TensorFlow y PyTorch.
Planes de Ahorro
SageMaker también ofrece una opción de precio de plan de ahorro, que ofrece una tarifa con descuento para los usuarios que se comprometen a utilizar una cantidad especÃfica de recursos informáticos durante un perÃodo de uno o tres años. Los planes de ahorro pueden ofrecer hasta un 60% de ahorro en comparación con los precios bajo demanda.
Los planes de ahorro de ML de SageMaker también ofrecen funciones adicionales, como precios con descuento en todos los tipos de instancias, incluidas instancias de GPU para aprendizaje profundo, y la capacidad de reservar capacidad para cargas de trabajo especÃficas. Los planes de ahorro también ofrecen escalamiento automático e infraestructura administrada para capacitación distribuida e inferencia en tiempo real.
Los planes de ahorro de aprendizaje automático ofrecen opciones de precios flexibles que se adaptan a diferentes casos de uso y presupuestos, incluido el pago inicial completo, el pago inicial parcial (50 %) y el pago sin pago inicial.
Optimización de los costos de MLOps de Amazon SageMaker
Gestión de costos de AWS
Gestión de costos de AWS es un conjunto de herramientas y mejores prácticas diseñadas para ayudar a los clientes a optimizar sus costos y el uso de los servicios de AWS. Cost Management incluye una variedad de funciones y servicios que permiten a los clientes monitorear, analizar y optimizar sus costos de AWS.
AWS Cost Explorer puede ayudarle a visualizar, comprender y administrar sus costos de SageMaker. Puede proporcionar previsiones de costos, informes de utilización y recomendaciones de ahorro de costos. Utilice Cost Explorer para identificar tendencias de costos y oportunidades de optimización.
AWS Budgets puede ayudarle a establecer presupuestos de uso y costos personalizados para sus recursos de SageMaker. Podrás recibir alertas cuando te acerques o superes tu presupuesto, ayudándote a evitar gastos inesperados.
Entrenamiento puntual administrado
La capacitación puntual administrada es una caracterÃstica de Amazon SageMaker que permite a los usuarios aprovechar las instancias puntuales de Amazon EC2 para entrenar modelos de aprendizaje automático a un costo significativamente menor. Las instancias puntuales son instancias EC2 no utilizadas que se pueden comprar a un precio con grandes descuentos en comparación con las instancias bajo demanda.
Con la capacitación puntual administrada, SageMaker lanza y administra automáticamente instancias Spot para la capacitación de modelos, manejando interrupciones y restaurando la capacitación desde puntos de control según sea necesario. Al utilizar instancias Spot, los usuarios pueden reducir sus costos de capacitación hasta en un 90 % en comparación con las instancias bajo demanda, sin sacrificar el rendimiento ni la escalabilidad.
API y modelos de aprendizaje automático previamente entrenados
El uso de API y modelos de aprendizaje automático previamente entrenados puede ayudar a ahorrar tiempo y reducir costos al aprovechar los modelos y la infraestructura existentes en lugar de construir todo desde cero. Los modelos previamente entrenados ya se han entrenado en grandes conjuntos de datos, lo que puede reducir la cantidad de datos y recursos informáticos necesarios para entrenar un modelo personalizado.
También pueden proporcionar un punto de partida para modelos personalizados que deben entrenarse con datos especÃficos. Esto puede ahorrar mucho tiempo y recursos, especialmente para aplicaciones con casos de uso comunes como el reconocimiento de imágenes y voz. Los servicios de Amazon como Rekognition y Comprehend ofrecen API de alto nivel que pueden ayudar a reducir el gasto en determinadas tareas.
Sin embargo, es importante realizar un análisis del retorno de la inversión (ROI) para garantizar que el costo de utilizar modelos y API previamente entrenados esté justificado por los beneficios que brindan y que sean apropiados para el caso de uso especÃfico. En algunos casos, puede resultar más rentable crear un modelo personalizado desde cero o modificar un modelo previamente entrenado existente.
Garantizar una utilización óptima de la instancia
Para maximizar la utilización de las instancias de notebook de Amazon SageMaker, es importante asegurarse de que las instancias se utilicen de manera eficiente y efectiva. Dado que las instancias de notebook solo son útiles cuando se usa un notebook de Jupyter, es importante asegurarse de que los notebooks se utilicen con regularidad y durante perÃodos de tiempo suficientes para justificar el costo de la instancia.
Una forma de administrar la utilización de instancias es mediante el uso de Amazon CloudWatch Events, que se puede configurar para iniciar y detener instancias automáticamente según programaciones o condiciones definidas por el usuario. Por ejemplo, las instancias se pueden programar para que se inicien y se detengan en momentos especÃficos del dÃa o de la semana, o las instancias se pueden detener automáticamente cuando han estado inactivas durante un perÃodo de tiempo determinado.
Conclusión
En conclusión, implementar MLOps en la nube de AWS requiere una cuidadosa consideración de los costos y recursos para garantizar una eficiencia y un retorno de la inversión óptimos. Amazon SageMaker proporciona una plataforma poderosa para operar modelos de aprendizaje automático, con opciones de precios flexibles para adaptarse a diferentes casos de uso y presupuestos.
Sin embargo, es importante considerar el costo total de propiedad, incluidos los costos de computación, almacenamiento y transferencia de datos, asà como el costo de mantenimiento y monitoreo de los modelos en producción. Al aprovechar los servicios administrados, las soluciones prediseñadas y las herramientas de optimización de costos de AWS, los equipos pueden optimizar los flujos de trabajo de MLOps, reducir costos y mejorar la productividad. Con una planificación, monitoreo y análisis cuidadosos, las organizaciones pueden lograr sus objetivos de MLOps mientras optimizan los costos y maximizan el ROI en la nube de AWS.
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