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La gestión eficaz de los modelos de aprendizaje automático (ML) es fundamental para ampliar las iniciativas de IA. Este artículo evalúa seis plataformas líderes diseñadas para optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, y abarca la experimentación, la implementación, la supervisión y la optimización de costos. Cada plataforma ofrece funciones distintas diseñadas para casos de uso específicos, desde el cumplimiento de nivel empresarial hasta la flexibilidad del código abierto. Esta es una instantánea de las plataformas analizadas:
Estas plataformas abordan desafíos como los «cementerios modelo» y los cuellos de botella en la implementación, lo que permite a los equipos poner en práctica la IA de manera eficiente. Se prevé que el mercado mundial de MLOps crezca desde 1580 millones de dólares (2024) a 19.550 millones de dólares (2032), lo que hace que la elección correcta de la plataforma sea esencial para el éxito.
Comparación de las 6 plataformas de IA líderes para la gestión de modelos de aprendizaje automático
Amazon SageMaker es una plataforma integral de aprendizaje automático diseñada específicamente para los usuarios de AWS. Ofrece un conjunto completo de herramientas para crear, entrenar e implementar modelos, lo que la hace ideal para los flujos de trabajo a nivel de producción y las aplicaciones empresariales que requieren escalabilidad y una integración perfecta con los servicios de AWS.
SageMaker es compatible con todas las etapas del proceso de aprendizaje automático, desde la experimentación inicial hasta la implementación en producción. La plataforma simplifica el desarrollo de modelos con funciones como algoritmos integrados, herramientas de AutoML, infraestructura escalable y opciones de implementación avanzadas, como el escalado automático, las pruebas A/B y la detección de desviaciones. Estas capacidades crean una base sólida para gestionar flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático.
Desde junio de 2024, SageMaker ha incorporado un servidor de seguimiento de MLFlow administrado, en sustitución de su anterior módulo Experimentos. Esta integración permite a los usuarios realizar un seguimiento de los experimentos, gestionar los registros de modelos y realizar inferencias. Sin embargo, algunas funciones avanzadas de MLFlow, como las consultas de ejecución personalizadas, no están disponibles debido a la naturaleza exclusiva del backend de SageMaker.
La integración de MLFlow de SageMaker permite la compatibilidad con marcos de aprendizaje automático populares, como PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, y Cara abrazada. Además, funciona a la perfección con otros servicios de AWS como Lambda, S3, y EventBridge, lo que ayuda a los usuarios a crear canalizaciones de aprendizaje automático simplificadas. Sin embargo, la profunda integración de la plataforma con AWS puede llevar a la dependencia de un solo proveedor, algo que las organizaciones deberían tener en cuenta si desean adoptar estrategias de nube híbrida o multinube.
Un desafío importante de SageMaker es la administración de los costos. Como Engr. Md. Hasan Monsur señala: «Los costos pueden acumularse rápidamente». Las amplias funciones y la infraestructura escalable de la plataforma pueden generar gastos importantes, especialmente para los equipos que realizan numerosos experimentos o utilizan modelos de alto tráfico. Para mitigar este problema, las organizaciones deben supervisar de cerca su uso y aprovechar las herramientas de administración de costos de AWS para evitar cargos inesperados.
Google Cloud Vertex AI es una plataforma totalmente gestionada diseñada para integrar las herramientas avanzadas de aprendizaje automático de Google con el ecosistema más amplio de Google Cloud. Proporciona soporte integral para el ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que facilita a los equipos la gestión de las tareas, desde la creación del modelo hasta la implementación.
Vertex AI simplifica todo el proceso de aprendizaje automático, ya que abarca todo, desde el entrenamiento de los modelos hasta su implementación y garantiza su rendimiento mediante una supervisión continua. Ofrece flexibilidad con opciones tanto para el entrenamiento de modelos personalizados adaptados a las necesidades específicas como para el AutoML de bajo código para flujos de trabajo más rápidos. Al usar Vertex Pipelines, los equipos pueden gestionar la formación, la validación y las predicciones a través de una interfaz única y unificada. Los terminales gestionados y las herramientas de supervisión integradas mejoran la supervisión de la producción y ayudan a los equipos a mantener sus operaciones sin problemas.
La plataforma admite marcos populares como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, lo que permite a los usuarios trabajar con herramientas conocidas y, al mismo tiempo, beneficiarse de la infraestructura de Google. Vertex AI también se integra perfectamente con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery, Mirador, Motor de Google Kubernetes, y Flujo de datos. Este entorno interconectado garantiza un flujo de trabajo optimizado para el procesamiento de datos, la capacitación de modelos y la implementación.
Los precios comienzan en 0,19 USD por usuario y hora, y los costos totales dependen del uso del servicio. Vigilar de cerca el uso es fundamental para evitar gastos inesperados.
Azure Machine Learning, desarrollada por Microsoft, es una plataforma sólida diseñada para las organizaciones que requieren una administración integral de los modelos de aprendizaje automático (ML). Desde el desarrollo hasta la implementación y la supervisión continua, es especialmente adecuada para los sectores en los que la seguridad y el cumplimiento no son negociables.
Esta plataforma cubre todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y ofrece herramientas como el seguimiento de experimentos, el reentrenamiento automatizado y opciones de implementación flexibles. Su espacio de trabajo compatible con MLFlow simplifica el seguimiento de los experimentos y la administración del registro de modelos, lo que garantiza una integración perfecta con la amplia infraestructura de Azure. Estas características lo convierten en una solución integral para administrar los flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera eficaz.
Azure Machine Learning admite marcos populares como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Los usuarios pueden aprovechar su espacio de trabajo compatible con MLFlow para realizar un seguimiento de los experimentos y, al mismo tiempo, aprovechar la potente infraestructura de Azure. La plataforma también se integra sin problemas con las soluciones de almacenamiento de Azure, como ADLS de Azure y Azure Blob Storage. Las opciones de implementación son igualmente diversas y van desde las basadas en la nube Kubernetes se agrupa en dispositivos periféricos, lo que proporciona flexibilidad para una variedad de casos de uso.
La plataforma va más allá de la gestión del ciclo de vida al ofrecer funciones de gobierno avanzadas. Diseñado pensando en los sectores regulados, Azure Machine Learning incluye medidas de seguridad y herramientas de cumplimiento integradas para garantizar el cumplimiento de los estándares empresariales. Características como los registros de auditoría y la documentación de cumplimiento detallada lo convierten en la opción ideal para las organizaciones que requieren una supervisión estricta.
Azure Machine Learning está diseñado para gestionar operaciones a gran escala y admite una variedad de infraestructuras y marcos de aprendizaje automático. Su capacidad para escalar los recursos informáticos garantiza un rendimiento uniforme, lo que la convierte en una opción fiable para las empresas que buscan aumentar sus capacidades de aprendizaje automático.
Databricks proporciona una versión gestionada de MLFlow que combina la flexibilidad de las herramientas de código abierto con la estabilidad de una infraestructura de nivel empresarial. Esta solución se integra sin esfuerzo con el ecosistema ML/AI más amplio de Databricks, que incluye Catálogo de Unity y Servicio modelo, creando un espacio unificado para los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Está diseñado para permitir operaciones de aprendizaje automático fluidas e integrales, manteniendo la eficiencia.
Databricks garantiza la gestión completa del ciclo de vida al combinar las funciones principales de MLFlow - Rastreo, Registro de modelos, Proyectos, Modelos, Implementaciones para LLM, Evalúe, y Interfaz de usuario rápida de ingeniería - con las sólidas capacidades de su plataforma. Esta integración agiliza todo el proceso, desde el seguimiento de los experimentos hasta la implementación del modelo.
Más allá de estas herramientas de ciclo de vida, Databricks refuerza su oferta al trabajar sin problemas con una amplia gama de marcos y soluciones de almacenamiento.
Una de las características más destacadas de Databricks es la interfaz abierta de MLFlow, que se conecta con más de 40 aplicaciones y marcos, como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, IA abierta, Cara abrazada, Cadena LANG, y Chispa. También es compatible con varias soluciones de almacenamiento, incluidas ADLS de Azure, COMO S3, Cloudflare R2, y DBFS, gestionando conjuntos de datos de cualquier tamaño, incluso archivos de hasta 100 TB. Además, la plataforma ofrece herramientas integradas de administración de usuarios y accesos, lo que simplifica la colaboración en equipo.
Este alto nivel de interoperabilidad garantiza una escalabilidad fluida en entornos distribuidos.
Con su integración de Apache Spark, Databricks con MLFlow admite la ejecución de clústeres distribuidos y el ajuste de hiperparámetros en paralelo. El centralizado Registro de modelos mejora el descubrimiento de modelos y el seguimiento de versiones, lo que es particularmente útil para las organizaciones con varios equipos de ciencia de datos que trabajan en varios modelos simultáneamente.
Los precios de Databricks comienzan en 0,07 USD por DBU, y la solución MLflow gestionada se incluye sin coste adicional. Este modelo de precios permite escalar las operaciones de aprendizaje automático sin una gran inversión inicial.
La versión de código abierto de MLFlow ofrece una solución integral para administrar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, todo bajo la licencia Apache-2.0. Este enfoque garantiza que los usuarios mantengan el control total sobre su infraestructura de aprendizaje automático sin estar vinculados a un proveedor específico. Sirve como una alternativa flexible a las plataformas empresariales y se centra en la personalización y la autonomía del usuario.
MLFlow proporciona un entorno todo en uno para desarrollar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático. Permite el seguimiento de los experimentos, garantiza la reproducibilidad y facilita la implementación uniforme. La plataforma registra detalles clave como los parámetros, las versiones del código, las métricas y los archivos de salida. Las actualizaciones recientes han introducido un rastreador de experimentos de LLM y herramientas iniciales para una ingeniería rápida, lo que amplía aún más sus capacidades.
Con una interfaz abierta, MLFlow se integra perfectamente con más de 40 aplicaciones y marcos, incluidos PyTorch, TensorFlow y HuggingFace. También se conecta con soluciones de almacenamiento distribuido como Azure ADLS y AWS S3, que admiten conjuntos de datos de hasta 100 TB. Además, MLFlow Tracing ahora incluye Telemetría abierta soporte, mejorando la observabilidad y la compatibilidad con las herramientas de monitoreo.
MLFlow escala sin esfuerzo desde proyectos pequeños hasta aplicaciones de Big Data a gran escala. Soporta la ejecución distribuida a través de Apache Spark y puede gestionar múltiples ejecuciones en paralelo, lo que lo hace ideal para tareas como el ajuste de hiperparámetros. Su registro de modelos centralizado agiliza el descubrimiento de modelos, la administración de versiones y la colaboración entre los equipos de ciencia de datos.
Si bien MLFlow es de uso gratuito, el alojamiento automático implica responsabilidades adicionales. Las organizaciones deben gestionar la configuración, la administración y el mantenimiento continuo. Los costos de infraestructura y personal recaen en el usuario, y la versión de código abierto carece de herramientas integradas de administración de usuarios y grupos. Esto significa que los equipos deben implementar sus propias medidas de seguridad y cumplimiento, lo que añade otro nivel de complejidad.
prompts.ai se especializa en la administración de instrucciones y experimentos para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grandes (LLM). En lugar de reemplazar las plataformas MLOps a gran escala, opera a nivel de aplicación y realiza un seguimiento de las solicitudes, las configuraciones de los modelos, las entradas, las salidas y las métricas de evaluación de varios experimentos. Los equipos con sede en EE. UU. suelen integrarlo con su infraestructura de nube existente, como AWS, GCP, Azure o Vercel - sin dejar de utilizar otras plataformas para tareas como el entrenamiento y la implementación de modelos. En esta sección se explica cómo prompts.ai mejora la gestión del ciclo de vida, la interoperabilidad, la gobernanza, la escalabilidad y la rentabilidad de las aplicaciones basadas en LLM.
prompts.ai aborda los elementos críticos del ciclo de vida al ofrecer funciones como el control de versiones para las solicitudes y las configuraciones, las pruebas A/B para detectar las variaciones de los modelos y las rápidas y la supervisión en tiempo real de métricas como la latencia, las tasas de éxito y los comentarios de los usuarios. También permite entrenar y ajustar los modelos LoRa (adaptación de bajo rango), lo que permite a los equipos personalizar modelos grandes previamente entrenados. Además, la plataforma facilita el desarrollo de agentes de inteligencia artificial y automatiza los flujos de trabajo que se integran perfectamente con herramientas empresariales como Slack, Gmail, y Trello. Otros procesos del ciclo de vida, como la formación de modelos, se siguen gestionando a través de plataformas en la nube estándar.
La plataforma simplifica el acceso a más de 35 modelos de IA líderes, incluidos GPT, Claudio, Llama, y Géminis, a través de una interfaz unificada. Los equipos con sede en EE. UU. suelen integrar prompts.ai con proveedores de nube como AWS, GCP o Azure mediante API, y aprovechan su API REST o SDK para registrar las indicaciones, las respuestas y los metadatos, como los ID de usuario, los tipos de planes y las marcas de hora en las zonas horarias locales de EE. UU. En las configuraciones basadas en Kubernetes, los equipos pueden integrar el inicio de sesión de prompts.ai en microservicios mediante middleware compartido, sin dejar de confiar en herramientas de observabilidad como Prometeo y Grafana para una supervisión más amplia.
prompts.ai refuerza la gobernanza mediante la centralización y el control de versiones de las solicitudes y las configuraciones, al tiempo que mantiene registros detallados de cada interacción, incluidos los avisos, los modelos y los parámetros utilizados. Estos registros crean registros de auditoría que mejoran la explicabilidad y la reproducibilidad, requisitos clave en los sectores regulados, como el financiero y el sanitario. La plataforma se adhiere a las mejores prácticas del SOC 2 de tipo II, la HIPAA y el RGPD, y comenzó su auditoría del SOC 2 de tipo 2 el 19 de junio de 2025. Sin embargo, las necesidades normativas más estrictas de EE. UU., como la anonimización de los datos, el control de acceso basado en roles y los requisitos de residencia de los datos, suelen abordarse en la configuración de backend y nube de la organización.
Creado para gestionar grandes volúmenes de llamadas de LLM, prompts.ai captura solo los metadatos más esenciales para minimizar la latencia. Muchos equipos de SaaS con sede en EE. UU. utilizan una capa de proxy interna para enviar registros por lotes o de forma asincrónica a prompts.ai, lo que evita los cuellos de botella que podrían reducir el rendimiento. Las consideraciones de escalabilidad suelen incluir el rendimiento de la red para la ingesta de registros, los costos de almacenamiento de grandes conjuntos de datos y las estrategias de retención. Las prácticas habituales incluyen establecer períodos completos de retención de registros de entre 30 y 90 días y, al mismo tiempo, mantener las métricas agregadas para un análisis a largo plazo.
prompts.ai proporciona un seguimiento detallado de los costos al vincular cada interacción registrada con el uso del modelo, el consumo de tokens y los costos asociados en dólares estadounidenses. Los equipos pueden analizar los gastos en varios niveles (por ejemplo, por punto final, función o segmento de usuarios) y realizar experimentos para comparar los modelos (por ejemplo, el GPT-4 con un modelo más pequeño o de código abierto en Vertex AI) para encontrar el equilibrio adecuado entre calidad y costo. Entre las métricas útiles se incluyen el coste medio y el percentil 95 por solicitud, el coste por usuario activo mensual, el coste por flujo de trabajo y el coste por finalización satisfactoria de una tarea. Por ejemplo, una empresa estadounidense de SaaS B2B que utilizaba prompts.ai descubrió que modificar ligeramente un indicador y utilizar un modelo más asequible mantenía un alto grado de satisfacción de los usuarios y, al mismo tiempo, reducía los costos entre un 30 y un 40%.
Tras profundizar en las reseñas detalladas de la plataforma, he aquí una instantánea de prompts.ai puntos fuertes clave y áreas en las que puede ser insuficiente.
prompts.ai adopta un enfoque con visión de futuro para administrar aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Proporciona un acceso sin interrupciones a más de 35 modelos de IA líderes y, al mismo tiempo, cumple con rigurosos estándares de cumplimiento, como el SOC 2, la HIPAA y el GDPR. Los usuarios han informado de un ahorro de costes impresionante, y los gastos de IA podrían reducirse hasta en un 98%. Sin embargo, la plataforma tiene algunas limitaciones, como la falta de soporte para el entrenamiento con modelos personalizados y el hecho de que solo se puede acceder a sus funciones más avanzadas a través de planes de nivel superior.
Elegir la plataforma de gestión de modelos de aprendizaje automático adecuada significa alinearla con la infraestructura, la experiencia del equipo y los objetivos empresariales. Amazon SageMaker es una buena elección para los equipos que ya utilizan AWS, gracias a su perfecta integración con servicios como S3 y CloudWatch. Inteligencia artificial Vertex de Google Cloud se dirige a las organizaciones que se centran en los datos y aprovecha herramientas como BigQuery y AutoML. Para las empresas de sectores regulados, Aprendizaje automático de Azure destaca por su énfasis en la gobernanza y las capacidades de nube híbrida.
Para aquellos que buscan flexibilidad e independencia de proveedores específicos, MLFlow (código abierto) proporciona una solución económica con funciones como el seguimiento de experimentos y un registro de modelos. Databricks con MLFlow amplía esto al ofrecer capacidades avanzadas de gestión de datos a gran escala diseñadas para gestionar datos a gran escala. Por otro lado, prompts.ai cambia el enfoque hacia la orquestación de la LLM, lo que brinda a los equipos con sede en EE. UU. acceso instantáneo a más de 35 modelos de IA líderes, cumplimiento de nivel empresarial y importantes ventajas de costos.
Estas distinciones subrayan la importancia de la selección de plataformas, sobre todo porque muchas empresas se enfrentan a desafíos a la hora de ampliar las iniciativas de IA. Los estudios revelan que aproximadamente el 74% de las organizaciones de todo el mundo tienen dificultades para hacer que los proyectos de IA pasen de la fase piloto a la fase de producción, y casi el 90% de los modelos de IA no superan la fase piloto. Con estos obstáculos, las plataformas deben priorizar la transparencia de los costos, la integración de la CI/CD y las sólidas características de observabilidad. Esto es especialmente crucial, ya que se espera que el mercado mundial de MLOps crezca de 1580 millones de dólares en 2024 a 19,55 mil millones de dólares en 2032.
Al elegir una plataforma de IA para gestionar modelos de aprendizaje automático, preste mucha atención a capacidades esenciales como la formación, el despliegue, la supervisión y el control de versiones. Asegúrese de que la plataforma se integre sin problemas con sus herramientas y flujos de trabajo actuales, y compruebe que puede ampliarse de forma eficaz para adaptarse a volúmenes de datos cada vez mayores y a modelos más complejos.
Además, evalúe qué tan bien la plataforma se adapta a sus casos de uso específicos. Busque funciones que garanticen una solidez gobernanza, lo que ayuda a mantener la precisión y el cumplimiento del modelo a lo largo del tiempo. Opte por herramientas que simplifiquen todo el ciclo de vida del modelo y, al mismo tiempo, se alineen sin esfuerzo con los objetivos y requisitos de su organización.
Las plataformas de IA están diseñadas para controlar los gastos con funciones como escalado automático, que ajusta los recursos informáticos en función de la demanda, lo que garantiza un uso eficiente. También proporcionan herramientas de monitoreo de costos para ayudar a controlar los gastos en tiempo real y alertas de presupuesto para notificar a los usuarios antes de que superen sus límites. Con un modelo de precios de pago por uso, solo se le cobrará por los servicios de procesamiento, almacenamiento e implementación que utilice, lo que facilita la administración de los costos y, al mismo tiempo, mantiene las operaciones optimizadas.
Estas plataformas de IA están diseñadas para funcionar sin esfuerzo con herramientas y servicios populares, como GitHub, Azure DevOps, Power BI, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Estibador, y Kubernetes. También se integran perfectamente con los principales proveedores de nube, incluidos AWS, Google Cloud, y Azure.
Al ofrecer funciones como las API, las interfaces de línea de comandos (CLI) y la compatibilidad con los marcos más utilizados, estas plataformas simplifican los flujos de trabajo, administran los entornos de manera eficiente y admiten una implementación flexible en múltiples nubes. Este nivel de integración garantiza un ciclo de vida más fluido del modelo de aprendizaje automático y, al mismo tiempo, mantiene la compatibilidad con los sistemas existentes.
