Las empresas que buscan llevar sus proyectos de aprendizaje automático (ML) de la fase de concepto a producción enfrentan un desafío cada vez mayor en la gestión de experimentos y la trazabilidad de modelos. La constante exploración de combinaciones de hiperparámetros, arquitecturas de modelos y versiones de conjuntos de datos por parte de científicos de datos e ingenieros de ML genera una cantidad significativa de metadatos que necesitan ser rastreados para garantizar la reproducibilidad y el cumplimiento normativo.
Con la expansión del desarrollo de modelos de ML entre múltiples equipos y el aumento de los requisitos regulatorios, especialmente en Europa, el seguimiento detallado de experimentos se ha vuelto esencial. Las auditorías ahora son necesarias no solo para el rendimiento de los modelos, sino también para el proceso de desarrollo.
Amazon SageMaker AI proporciona la infraestructura necesaria para escalar cargas de trabajo de ML, facilitando la computación y el entrenamiento distribuido sin sobrecargar los recursos. Sin embargo, los equipos también requieren capacidades avanzadas de seguimiento de experimentos, comparación de modelos y colaboración.
Comet emerge como una plataforma integral para la gestión de experimentos de ML, ofreciendo herramientas para el seguimiento, la comparación y la optimización de experimentos a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Proporciona herramientas para el monitoreo de modelos, la optimización de hiperparámetros y el desarrollo colaborativo, además de Opik, su plataforma de código abierto para el desarrollo de modelos de lenguaje.
Integrado en SageMaker AI, Comet permite la configuración sencilla de un entorno de gestión de experimentos, asegurando seguridad y una integración fluida. Este enfoque combinado aborda las necesidades empresariales de ML, donde SageMaker AI gestiona la infraestructura, y Comet proporciona el seguimiento y registro necesarios para cumplir con las normativas y mejorar la eficiencia.
Se destaca un flujo de trabajo para la detección de fraude usando SageMaker AI y Comet, subrayando la importancia de la reproducibilidad y el registro auditado. De esta manera, las empresas pueden gestionar y escalar sus proyectos de ML de manera efectiva y cumplir con las demandas modernas de regulación y eficiencia operativa.
