Aprende lo esencial del servicio de modelos: despliega modelos de IA para predicciones en tiempo real, escalabilidad e integración perfecta en las aplicaciones.
Una vez entrenado y validado un modelo de Aprendizaje Automático (AM ), el siguiente paso crítico es hacerlo disponible para generar predicciones sobre nuevos datos. Este proceso se conoce como Servicio de Modelos. Consiste en desplegar un modelo entrenado en un entorno de producción, normalmente detrás de un punto final API (Interfaz de Programación de Aplicaciones), permitiendo que las aplicaciones u otros sistemas soliciten predicciones en tiempo real. El servicio de modelos actúa como puente entre el modelo desarrollado y su aplicación práctica, transformándolo de un archivo estático en un servicio activo y generador de valor dentro del más amplio Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático.
El servicio de modelos es fundamental para hacer operativos los modelos de ML. Sin él, incluso los modelos más precisos, como los de última generación Ultralytics YOLO permanecen aislados en entornos de desarrollo, incapaces de influir en los procesos del mundo real. Un servicio de modelos eficaz garantiza que las percepciones y capacidades de automatización desarrolladas durante el entrenamiento sean accesibles y utilizables. Hace posible la inferencia en tiempo real, permitiendo que las aplicaciones respondan dinámicamente a los nuevos datos, lo que es crucial para tareas que van desde la detección de objetos en vídeos al procesamiento del lenguaje natural (PLN ) en chatbots. En última instancia, el servicio de modelos es esencial para obtener el rendimiento de la inversión (ROI ) de las iniciativas de IA.
Aunque a menudo se utilizan indistintamente, el Servicio de Modelos es técnicamente un componente específico dentro del proceso más amplio del Despliegue de Modelos. El despliegue de modelos abarca todos los pasos necesarios para tomar un modelo entrenado y hacerlo operativo en un entorno de producción en vivo, incluidos el empaquetado, la configuración de la infraestructura, la integración y la supervisión. El Despliegue de Modelos se centra específicamente en la capa de infraestructura y software que aloja el modelo y gestiona las solicitudes de predicción entrantes, haciendo que la funcionalidad del modelo esté disponible como un servicio, a menudo a través de protocolos de red como REST o gRPC. Consulta nuestra guía sobre Opciones de despliegue de modelos para obtener más detalles.
El servicio de modelos permite innumerables funciones basadas en IA con las que interactuamos a diario. He aquí dos ejemplos:
Implantar un sistema robusto de servicio de modelos implica que varios componentes trabajen juntos:
Plataformas como Ultralytics HUB pretenden simplificar todo este flujo de trabajo, ofreciendo soluciones integradas para entrenar, versionar, desplegar y servir modelos de visión computerizada, alineándose con las mejores prácticas MLOps (Machine Learning Operations). Las consideraciones clave incluyen la escalabilidad para manejar los cambios de carga, la seguridad(seguridad de los datos) y la capacidad de mantenimiento.