En los proyectos de aprendizaje automático (ML), uno de los componentes más críticos es la gestión de versiones. A diferencia del desarrollo de software tradicional, la gestión de un proyecto de ML implica no solo el código fuente sino también datos y modelos que evolucionan con el tiempo. Esto requiere un sistema sólido que garantice la sincronización y la trazabilidad de todos estos componentes para gestionar experimentos, seleccionar los mejores modelos y, finalmente, implementarlos en producción. En esta publicación de blog, exploraremos las mejores prácticas para administrar modelos y experimentos de aprendizaje automático de manera efectiva.

Los tres pilares de la gestión de recursos de ML

Al crear modelos de aprendizaje automático, hay tres recursos principales que debes administrar:

1. Datos
2. Programas (código)
3. Modelos

Cada uno de estos recursos es fundamental y evolucionan a ritmos diferentes. Los datos cambian con nuevas muestras o actualizaciones, los parámetros del modelo se ajustan y el código subyacente se puede actualizar con nuevas técnicas u optimizaciones. Gestionar estos recursos juntos de manera sincronizada es esencial pero desafiante. Por lo tanto, debes registrar y realizar un seguimiento preciso de cada experimento.

Por qué necesita control de versiones del modelo

La gestión de versiones es crucial en el aprendizaje automático, especialmente debido a los siguientes factores:

Cambios de datos: tus datos de entrenamiento, datos de prueba y datos de validación pueden cambiar o actualizarse.

Modificaciones de parámetros: los hiperparámetros del modelo se modifican durante el entrenamiento para mejorar el rendimiento, y es necesario realizar un seguimiento de la relación entre estos y el rendimiento del modelo.

Rendimiento del modelo: el rendimiento de cada modelo debe evaluarse de manera consistente con diferentes conjuntos de datos para garantizar que se seleccione el mejor modelo para su implementación.

Sin un control de versiones adecuado, puedes perder la pista de qué modelo funcionó mejor en condiciones específicas, arriesgándote a tomar decisiones ineficientes o, peor aún, implementar un modelo subóptimo.

Los pasos clave descritos para gestionar el control de versiones y la experimentación de modelos en proyectos de aprendizaje automático son los siguientes:

Paso 1: Establecer nombres de proyecto y versión

Antes de embarcarte en tu viaje de ML, nombra tu proyecto de manera significativa. El nombre del proyecto debe reflejar fácilmente el objetivo del modelo y tener sentido para cualquiera que lo vea más adelante. Por ejemplo:

• translate_kr2en para un proyecto centrado en la traducción del coreano al inglés.
• screen_clean para un proyecto que detecta rayones en pantallas de teléfonos móviles.

Después de nombrar su proyecto, debe configurar un sistema de gestión de versiones del modelo. Esto debería rastrear lo siguiente:

• Datos utilizados para la formación
• Hiperparámetros
• Arquitectura modelo
• Resultados de la evaluación

Estos pasos le permiten identificar rápidamente qué modelos funcionaron mejor y qué conjuntos de datos o parámetros llevaron al éxito.

Paso 2: registrar experimentos en una base de datos estructurada

Para gestionar los experimentos de forma eficaz, debe utilizar un sistema de registro estructurado. Un esquema de base de datos puede ayudar a registrar múltiples aspectos de cada iteración de entrenamiento del modelo. Por ejemplo, puede crear una base de datos de gestión de modelos con tablas que almacenen:

• Nombre y versión del modelo: realiza un seguimiento de diferentes versiones de un modelo.
• Tabla de experimentos: parámetros de registros, rutas de datos, métricas de evaluación y rutas de archivos de modelos.
• Resultados de la evaluación: realiza un seguimiento del rendimiento del modelo en varios conjuntos de datos.

Aquí tienes un esquema de ejemplo para tu base de datos de gestión de modelos:

 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|Model Name |   Exp ID  | Parameters  | Eval Score | Model Path |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|translate_ |           |            |            | ./model/   |
|kr2en_v1   |   1       | lr:0.01    |Preci:0.78  | v1.pth     |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  

Cada vez que entrenas un modelo, se agrega una entrada a esta tabla, lo que te permite realizar un seguimiento de cómo los diferentes parámetros o conjuntos de datos afectaron el rendimiento. Este registro garantiza que nunca se pierda el contexto de un experimento, lo cual es crucial para la reproducibilidad y la gestión de versiones.

Paso 3: Seguimiento de las versiones del modelo en producción

Una vez que se implementa su modelo, el seguimiento de versiones no se detiene. Debe monitorear cómo se desempeña el modelo en escenarios del mundo real vinculando los resultados de la inferencia a la versión específica del modelo que los generó. Por ejemplo, cuando un modelo hace una predicción, debe registrar la versión del modelo en su salida para que luego puedas evaluar su rendimiento comparándolo con los datos reales.

Esto le permite rastrear el comportamiento del modelo hasta:

• Identificar debilidades en el modelo actual basándose en datos de producción.
• Optimizar modelos futuros basándose en conocimientos de rendimiento.

Mantener un sistema de nombres de versiones coherente permite una rápida identificación y resolución de problemas cuando surgen problemas de rendimiento.

Paso 4: Creación de un servicio de gestión de modelos

Una forma de gestionar el control de versiones de modelos y experimentos en múltiples entornos es mediante la creación de un servicio de gestión de modelos. Este servicio se puede crear utilizando tecnologías como FastAPI y PostgreSQL. El servicio de gestión de modelos:

• Registrar modelos y sus versiones.
• Seguimiento de resultados experimentales.
• Proporcionar una API REST para consultar o agregar nuevos datos al sistema.

Esta arquitectura le permite administrar versiones de modelos de manera estructurada y escalable. Al acceder al servicio a través de llamadas API, los ingenieros y científicos de datos pueden registrar y recuperar datos experimentales, lo que hace que el proceso de gestión sea más colaborativo y ágil.

Paso 5: Aprendizaje en canal versus aprendizaje por lotes

A medida que itera en la capacitación y mejora de los modelos, la gestión de los patrones de aprendizaje se vuelve fundamental. Hay dos enfoques de aprendizaje comunes:

Patrón de aprendizaje de canalización: Los modelos se entrenan, validan e implementan como parte de un canal automatizado de extremo a extremo. Cada paso se registra y versiona, lo que garantiza transparencia y reproducibilidad.

Patrón de aprendizaje por lotes: Los modelos se entrenan periódicamente con nuevos lotes de datos. Cada lote debe tener una versión y los modelos correspondientes deben etiquetarse con identificadores de versión del modelo y de lote de datos.

La gestión de estos patrones de aprendizaje ayuda a garantizar que puedas realizar un seguimiento de cómo los diferentes regímenes de entrenamiento o cambios de datos impactan el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.

Conclusión

La gestión de versiones de modelos es la columna vertebral de cualquier proyecto exitoso de aprendizaje automático. Al administrar eficazmente las versiones de sus datos, programas y modelos, puede garantizar que los experimentos sean reproducibles, los resultados rastreables y los modelos de producción fáciles de mantener. La adopción de bases de datos estructuradas, servicios RESTful y registros consistentes hará que sus flujos de trabajo de aprendizaje automático sean más organizados y escalables.

En los próximos blogs, profundizaremos en la gestión de patrones de aprendizaje y la comparación de modelos para un rendimiento óptimo en entornos de producción. ¡Manténganse al tanto!