Mejores Prácticas de Machine Learning en AWS

Si buscas optimizar tus proyectos de Machine Learning (ML) en AWS, este artículo te guiará a través de las mejores prácticas, servicios disponibles y consejos clave para lograrlo. Te mostraremos cómo AWS simplifica el ML, ofreciendo desde servicios de IA listos para usar hasta infraestructura avanzada y técnicas de MLOps para una implementación eficiente. Aquí un resumen de lo más importante:

• Servicios de AWS para ML: Desde Amazon SageMaker, que facilita construir, entrenar y desplegar modelos de ML, hasta servicios especializados como Amazon Rekognition para análisis de imágenes y Amazon Comprehend para procesamiento de lenguaje natural.
• Mejores prácticas en ML: Incluyen protección de datos y modelos, optimización de costos mediante la selección adecuada de instancias EC2, y estrategias para escalar tus soluciones de ML.
• Implementación de MLOps: Cómo AWS facilita la colaboración entre científicos de datos e ingenieros de operaciones para mantener los modelos de ML funcionando eficientemente en producción.
• Ejemplos de éxito: Casos reales de empresas como Mediaset España y Bundesliga, mostrando cómo han aprovechado AWS para mejorar sus servicios con ML.
• Recursos adicionales: Enlaces a blogs, comunidades y documentación en español para profundizar en aprendizaje automático con AWS.

Este resumen te prepara para sumergirte en los detalles de cómo aprovechar al máximo el Machine Learning en AWS, ya sea que estés empezando o buscando optimizar tus soluciones existentes.

Fundamentos de Machine Learning en AWS

AWS tiene un montón de herramientas para ayudarte a trabajar con machine learning (ML), que es una forma de hacer que las computadoras aprendan y mejoren por sí mismas. Estas herramientas se pueden agrupar en tres categorías principales:

Servicios de IA

Los servicios de IA de AWS son como cajas de herramientas ya listas para tareas específicas como entender textos o reconocer cosas en imágenes. Por ejemplo:

• Amazon Comprehend te ayuda a entender qué dice un texto.
• Amazon Rekognition puede reconocer personas o cosas en fotos y videos.
• Amazon Polly convierte texto en habla, como leer un texto en voz alta.
• Amazon Lex te permite crear chatbots, que son programas que pueden conversar contigo.

Estas herramientas son súper fáciles de usar, incluso si no sabes mucho de ML.

Servicios centrales de ML

Amazon SageMaker es una herramienta que te permite crear tus propios modelos de ML desde cero, entrenarlos y ponerlos a funcionar. Es como tener tu propio laboratorio de ML, pero sin necesidad de comprar todo el equipo.

También hay otras herramientas como SageMaker Studio, que es como un taller donde puedes trabajar en tus proyectos de ML, y SageMaker Pipelines, que te ayuda a organizar el proceso de construcción de tu modelo.

Infraestructura especializada

AWS tiene computadoras especiales para trabajos de ML que requieren mucha potencia, como entrenar modelos grandes. Algunas de estas son:

• Computadoras con tarjetas gráficas potentes (P3, G4)
• Computadoras Inferentia de AWS, que son aún más especializadas

Esto te permite entrenar modelos más rápido y a menor costo.

En resumen, AWS tiene de todo, desde herramientas fáciles de usar hasta equipos potentes para proyectos de ML más avanzados.

Comparación de servicios de Machine Learning de AWS

Mejores prácticas generales de Machine Learning

Consejos de seguridad

Es clave proteger bien tus datos y modelos de machine learning. Aquí van algunos tips:

• Usa roles y políticas de IAM para decidir quién puede hacer qué en AWS. Da solo los permisos necesarios.
• Asegúrate de que tus datos estén cifrados cuando se guarden y cuando se envíen.
• Activa los registros para poder revisar cómo se usan tus recursos.
• Separa los ambientes de desarrollo, prueba y producción.
• Asegúrate de que solo se puedan meter datos seguros a tus modelos.
• Revisa tus modelos para encontrar y arreglar posibles debilidades.

Optimización de costos

Aquí algunos consejos para gastar menos en tus proyectos de machine learning:

• Escoge las instancias EC2 que mejor se ajusten a tu trabajo. Por ejemplo, usa GPU para entrenar modelos, e Inferentia para hacer inferencias.
• Usa Auto Scaling Groups para ajustar los recursos según lo que necesites.
• Usa S3 para compartir datos entre procesos y evita duplicarlos.
• Apaga los recursos que no estés usando con AWS Lambda.
• Revisa AWS Cost Explorer para encontrar dónde puedes ahorrar.

Escalabilidad

Si quieres que tu solución de machine learning pueda crecer:

• Usa Docker para empaquetar tus modelos y que sea fácil ponerlos a trabajar.
• Implementa CI/CD para hacer cambios rápidos y seguros.
• Mantén separados los procesos de entrenamiento e inferencia en diferentes cuentas de AWS.
• Usa Lambda@Edge y CloudFront para distribuir la inferencia a nivel global.
• Ajusta automáticamente el tamaño de tus clusters de SageMaker con las métricas de CloudWatch.

Implementación de MLOps con AWS

MLOps (Machine Learning Operations) es como un puente que une a los que hacen modelos de machine learning (los científicos de datos) con los que se encargan de que estos modelos funcionen bien en el mundo real (los ingenieros de operaciones). La idea es hacer que todo funcione de manera suave y eficiente.

Algunos de los beneficios clave de usar MLOps son:

• Entornos de desarrollo consistentes: Herramientas como Amazon SageMaker Projects y AWS CloudFormation ayudan a que todos trabajen en un entorno que se puede repetir fácilmente. Esto es como tener una receta que todos siguen para que las cosas salgan bien.
• Automatización de flujos de trabajo de ML: SageMaker Pipelines ayuda a organizar el trabajo en pasos claros y evita errores de hacer las cosas a mano.
• Implementación continua: Con SageMaker y AWS CodePipeline, se puede actualizar y mejorar los modelos de ML de forma continua sin tener que parar y empezar de nuevo cada vez.
• Monitoreo en producción: Herramientas como CloudWatch y SageMaker Model Monitor están ahí para avisarte si algo empieza a fallar o a comportarse de manera extraña.
• Gobernanza de modelos: Con SageMaker Clarify y SageMaker Model Monitor, puedes entender mejor cómo funcionan tus modelos y asegurarte de que están haciendo lo correcto.

En resumen, MLOps es como tener un equipo bien coordinado que se asegura de que los modelos de ML funcionen bien y sean útiles en el mundo real.

Principales prácticas y beneficios de MLOps

Para que MLOps funcione bien en AWS, aquí van algunos consejos:

• Usar cuentas separadas para diferentes etapas como desarrollo, prueba y producción. Esto ayuda a mantener todo más seguro y ordenado.
• Automatizar flujos de trabajo de ML con SageMaker Pipelines para trabajar de manera más eficiente.
• Implementar CI/CD para ML con CodePipeline y conectarlo con lugares donde guardas tu código como GitHub. Esto hace que mejorar tus modelos sea más rápido.
• Monitorear cómo están funcionando tus modelos en el mundo real con SageMaker Model Monitor y CloudWatch. Así puedes arreglar problemas antes de que se hagan grandes.
• Estandarizar cómo controlas y entiendes tus modelos con herramientas como SageMaker Clarify. Esto te da más claridad sobre lo que hacen tus modelos.

Siguiendo estos consejos, puedes hacer que tus proyectos de machine learning sean más fáciles de manejar y más útiles para tu negocio. Los equipos pueden trabajar juntos más fácilmente, ahorrar tiempo en tareas manuales, y mantener todo bajo control.

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Casos de uso específicos y servicios de ML en AWS

Uso de Amazon SageMaker

Amazon SageMaker te ayuda a trabajar con machine learning de principio a fin. Es una herramienta que te permite preparar tus datos, entrenar modelos y usarlos, todo en un solo lugar.

Lo que puedes hacer con SageMaker incluye:

• Preparar tus datos: Con herramientas como SageMaker Data Wrangler, puedes limpiar y organizar tus datos para que estén listos para el entrenamiento.
• Entrenar modelos: Puedes usar diferentes tipos de computadoras, incluidas aquellas con GPUs, para hacer que el entrenamiento de tus modelos sea rápido.
• Usar tus modelos: Una vez entrenados, puedes poner tus modelos a trabajar para que tu app pueda hacer predicciones basadas en datos nuevos.
• Mantener todo bajo control: Herramientas como SageMaker Model Monitor te ayudan a seguir cómo van tus modelos y asegurarte de que todo esté funcionando bien.
• Trabajar en equipo: Con MLOps, puedes hacer que tu trabajo sea más organizado y colaborativo, usando cosas como Pipelines y Projects.

En resumen, SageMaker te da todo lo que necesitas para hacer proyectos de machine learning de manera eficiente y efectiva.

Servicios especializados de AWS

AWS también tiene servicios específicos para diferentes tareas de machine learning:

Para entender y trabajar con texto:

• Amazon Comprehend: para sacar información de textos.
• Amazon Polly: para convertir texto en voz.
• Amazon Translate: para traducir textos a otros idiomas.

Para ver y entender imágenes:

• Amazon Rekognition: para analizar imágenes y videos.
• Amazon Textract: para sacar texto de documentos e imágenes.

Para trabajar con voz:

• Amazon Transcribe: para convertir voz en texto.
• Amazon Lex: para crear sistemas que pueden hablar contigo, como los chatbots.

Estos servicios te permiten añadir capacidades de machine learning a tus aplicaciones sin necesidad de ser un experto en el tema, facilitando mucho el proceso de integración de estas tecnologías en tus proyectos.

Estrategias para la modernización y escalabilidad

Consejos para hacer más moderno el desarrollo de ML y cómo hacer que las soluciones de ML en AWS puedan crecer.

Selección de infraestructura

Cuando elijas la infraestructura para tus proyectos de machine learning, AWS tiene varias opciones que pueden ayudarte a que todo funcione mejor y te cueste menos:

AWS Inferentia

AWS Inferentia es un chip especial que ayuda a que las predicciones de machine learning se hagan de forma eficiente. Usar máquinas de AWS que tienen este chip (como inf1.xlarge) es una buena idea para cuando ya tienes tu modelo listo para usar.

Algunas ventajas:

• Hace las cosas rápido
• Puede costar hasta 3 veces menos que otras opciones
• Se integra fácil con lo que ya tienes

AWS Trainium

AWS Trainium es parecido a Inferentia, pero se enfoca en ayudarte a entrenar modelos grandes. Con Trainium, puedes entrenar modelos gigantes de manera rápida y sin gastar tanto.

Ventajas:

• Entrena modelos grandes más rápido
• Puede ser hasta un 20% más barato en algunos casos
• Fácil de aumentar la capacidad cuando necesitas más

Balancear tipos de instancias

Es bueno usar diferentes tipos de máquinas para distintas tareas:

• GPU (como g4dn.xlarge) para cuando estás empezando a experimentar
• Trainium (como trn1.32xlarge) para entrenar a lo grande
• Inferentia (como inf1.xlarge) para cuando tu modelo está listo para el mundo real

Esto te ayuda a ahorrar y asegurarte de que todo funcione bien en cada etapa.

Escalado automático

Servicios como AWS Auto Scaling ajustan automáticamente tus recursos según lo que necesites. Esto es útil tanto para entrenar modelos como para hacer predicciones:

• Te evita tener más máquinas de las que necesitas
• Permite crecer rápido cuando hay mucho trabajo
• Baja los costos al mínimo necesario

En resumen, eligiendo bien tu infraestructura y usando estrategias de crecimiento, puedes hacer que tus proyectos de machine learning en AWS sean eficientes y no tan caros.

Estudios de caso y ejemplos de éxito

AWS ha ayudado a muchas empresas a usar el aprendizaje automático de manera efectiva. Aquí te contamos sobre algunas de ellas:

Mediaset España

Mediaset España, que maneja canales de TV como Telecinco y Cuatro, quería mejorar cómo predecían la cantidad de gente que ve sus programas. Esto les ayudaría a planear mejor sus anuncios.

Usaron MLOps en AWS con herramientas como:

• Amazon SageMaker para crear y usar modelos
• AWS Lambda para hacer cálculos rápidos cuando se necesitan
• Amazon S3 para guardar datos
• AWS CloudFormation para manejar la infraestructura automáticamente

Mejoraron la precisión de sus predicciones en un 8% y redujeron costos.

Arquitectura:

Datos de audiencias --> Amazon S3 --> SageMaker --> Modelos entrenados
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                    Inferencia <---- AWS Lambda <----  |
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Predicciones --> Aplicaciones publicitarias            |

Bundesliga

La Bundesliga, la liga de fútbol de Alemania, quería hacer más feliz a sus fans.

Usaron Amazon Personalize para:

• Dar recomendaciones personalizadas en su app y web
• Mandar notificaciones importantes a los usuarios

Vieron un 25% más de gente que sigue usando la app cada mes.

"Personalize nos ayudó a dar a cada fan algo especial" - Bundesliga

Change Healthcare

Change Healthcare, que ofrece tecnología para la salud, quería trabajar más rápido con documentos médicos.

Usan Amazon Textract y Amazon Comprehend Medical para:

• Sacar información de montones de documentos
• Ordenar y entender esa información rápido

Han logrado obtener datos importantes en minutos, no meses. Esto les ayuda a mejorar tratamientos y bajar costos.

"Ahora podemos sacar datos de documentos médicos casi al instante" - Change Healthcare

Estos son solo algunos ejemplos de cómo las empresas están usando el aprendizaje automático en AWS para innovar y ahorrar dinero.

Recursos adicionales

Aquí te dejamos algunos sitios y grupos en español que te pueden ayudar a aprender más sobre machine learning en AWS:

Blogs y artículos técnicos

• Blog de AWS en español - Aquí encontrarás artículos y guías paso a paso sobre AWS, incluyendo temas de machine learning.
• Blog de AWS Machine Learning - Un espacio dedicado a explicar cómo usar los servicios de machine learning de AWS.

Vídeos y webinars

• Canal de AWS Training en Español - Encuentra videos y cursos sobre AWS.

Documentación oficial

• Documentación de AWS - Aquí puedes leer sobre cómo usar AWS, todo en español.
• Páginas de servicios de AWS - Información sobre todos los servicios de AWS en español.

Esperamos que estos sitios y comunidades te ayuden a seguir aprendiendo sobre AWS y machine learning. ¡No dejes de explorar!

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