Las innovaciones en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están llevando a las organizaciones a reevaluar las posibilidades que estas tecnologías pueden ofrecer. Sin embargo, el despliegue de estos modelos a una escala empresarial presenta desafíos, especialmente en cuanto al cumplimiento de requisitos de seguridad y gobernanza. En este contexto, MLOps se presenta como una solución crítica al automatizar los procesos de gobernanza, reduciendo el tiempo necesario para llevar las pruebas de concepto al entorno de producción y garantizando la calidad de los modelos desplegados.
Los modelos de ML en producción no son artefactos estáticos; reflejan el entorno donde se despliegan y, por lo tanto, requieren mecanismos de monitoreo exhaustivo que aseguren la calidad del modelo, la ausencia de sesgos y la importancia de las características. Las organizaciones a menudo desean implementar verificaciones adicionales que aseguren que el modelo cumple con sus estándares organizacionales antes de ser desplegado. La automatización de estos chequeos permite repeticiones regulares y consistentes, en lugar de depender de verificaciones manuales esporádicas. Este artículo ilustra cómo utilizar principios arquitectónicos comunes para transitar de un proceso de monitoreo manual a uno automatizado utilizando servicios de AWS como Amazon SageMaker Model Registry y Amazon SageMaker Pipelines. Esto permite a las organizaciones ofrecer soluciones innovadoras a sus...