Las organizaciones empresariales que buscan escalar sus iniciativas de aprendizaje automático (ML) desde conceptos básicos a producción se enfrentan a un desafío creciente: la complejidad en la gestión de experimentos y el seguimiento de la trazabilidad de modelos. Esto se debe a la constante exploración de diferentes combinaciones de hiperparámetros, arquitecturas de modelos y versiones de conjuntos de datos por parte de científicos de datos e ingenieros de ML, lo que genera una gran cantidad de metadatos que necesitan ser rastreados para asegurar la reproducibilidad y el cumplimiento normativo.
A medida que el desarrollo de modelos de ML se expande entre múltiples equipos y los requisitos regulatorios se intensifican, el seguimiento de experimentos se vuelve cada vez más complejo. Con el aumento de las regulaciones de IA, especialmente en la Unión Europea, las organizaciones requieren ahora auditorías detalladas del rendimiento de los modelos, así como del proceso de desarrollo, lo que convierte el seguimiento de experimentos en una necesidad empresarial.
Amazon SageMaker AI ofrece la infraestructura gestionada necesaria para que las empresas escalen sus cargas de trabajo de ML, facilitando la provisión de computación y el entrenamiento distribuido sin sobrecargar la infraestructura. No obstante, los equipos también necesitan capacidades sólidas de seguimiento de experimentos, comparación de modelos y colaboración que van más allá de los registros básicos.
Comet se presenta como una plataforma integral de gestión de experimentos de ML que rastrea, compara y optimiza automáticamente los experimentos a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Proporciona herramientas poderosas para el seguimiento de experimentos, la monitorización de modelos, la optimización de hiperparámetros y el desarrollo colaborativo. Además, ofrece Opik, su plataforma de código abierto para la observabilidad y desarrollo de modelos de lenguaje.
Integrado en SageMaker AI como una aplicación de IA asociada, Comet permite a las organizaciones configurar un entorno de gestión de experimentos de forma sencilla, asegurando un alto nivel de seguridad y una integración fluida en el flujo de trabajo. Este enfoque conjunto aborda las necesidades del flujo de trabajo de ML empresarial de manera integral, mientras que SageMaker AI se encarga de la infraestructura y el cómputo, Comet proporciona el seguimiento de experimentos, el registro de modelos y la monitorización de producción necesarios para cumplir con los requisitos regulatorios y mejorar la eficiencia operativa.
El artículo destaca un flujo de trabajo completo para la detección de fraude utilizando SageMaker AI y Comet, enfatizando la reproducibilidad y el registro auditado que las empresas requieren en la actualidad. Así, se muestra cómo el modelo de Comet en SageMaker optimiza el proceso de desarrollo de modelos, permitiendo a las empresas gestionar y escalar sus proyectos de aprendizaje automático eficazmente.
vía: AWS machine learning blog
