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Elimine la complejidad de los flujos de trabajo de aprendizaje automático con las herramientas de orquestación adecuadas. Administrar los procesos de aprendizaje automático puede ser un desafío: la expansión de herramientas, los problemas de gobernanza y los costos poco claros a menudo descarrilan los proyectos. En este artículo se analizan 10 plataformas que simplifican las operaciones de aprendizaje automático y ofrecen soluciones para la interoperabilidad, el cumplimiento, el control de costes y la escalabilidad.
Ya sea que esté ampliando la IA, mejorando la gobernanza o reducción de costos, estas herramientas pueden ayudarlo a administrar los flujos de trabajo de manera eficiente. Elige en función de la experiencia, la infraestructura y los objetivos de tu equipo.
Prompts.ai es un plataforma de nivel empresarial diseñado para agilizar y simplificar la gestión del flujo de trabajo con aprendizaje automático (ML). En lugar de hacer malabares con múltiples Herramientas de IA, los equipos pueden acceder a más de 35 modelos lingüísticos líderes, incluidos GPT-5, Claude, LLama y Gemini, a través de una interfaz única y segura.
Prompts.ai aborda el problema común de la proliferación de herramientas al reunir todos los principales modelos lingüísticos en un solo lugar, lo que reduce la complejidad técnica y reduce la carga de administrar servicios de IA dispersos. Este enfoque unificado minimiza la deuda técnica que puede acumularse cuando las organizaciones confían en múltiples herramientas desconectadas.
Además de ofrecer acceso a modelos de primer nivel, Prompts.ai se integra perfectamente con herramientas empresariales populares como Slack, Gmail y Trello. Estas integraciones permiten a los equipos automatizar los flujos de trabajo sin tener que revisar sus sistemas actuales. La plataforma hace hincapié en los «flujos de trabajo interoperables» como una característica clave, que permite un funcionamiento fluido en diversas herramientas y tecnologías dentro de una organización. Además de las capacidades de integración, garantiza prácticas de gobierno sólidas para cumplir con los requisitos de cumplimiento de la industria.
Prompts.ai aborda los desafíos de cumplimiento de manera frontal al proporcionar controles de gobierno robustos y auditabilidad total para todas las interacciones de la IA. Su marco de seguridad incorpora las mejores prácticas del SOC 2 de tipo 2, la HIPAA y el RGPD, lo que garantiza que los datos confidenciales permanezcan protegidos durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.
En junio de 2025, la plataforma inició su proceso de auditoría SOC 2 de tipo 2, lo que subraya su compromiso con los estrictos estándares de seguridad y cumplimiento. Al asociarse con Vanta, Prompts.ai ofrece una supervisión continua del control, lo que brinda a los usuarios información en tiempo real sobre su estado de seguridad a través de su Trust Center. Este nivel de transparencia ayuda a cerrar las brechas de gobernanza que suelen surgir en las implementaciones de IA empresarial.
Tanto los planes comerciales como los personales incluyen herramientas de control y supervisión del cumplimiento, lo que facilita a los equipos más pequeños mantener la supervisión de sus flujos de trabajo de IA, incluso sin personal de cumplimiento dedicado.
Prompts.ai emplea un Sistema de crédito TOKN, alineando los costos directamente con el uso y eliminando las tarifas de suscripción recurrentes. Este modelo de pago por uso puede reducir los gastos de software de IA hasta en un 98% en comparación con el mantenimiento de suscripciones individuales para varias herramientas.
La plataforma también ofrece visibilidad detallada de los costos a nivel de fichas, abordando el desafío común de tener presupuestos poco claros cuando se utilizan varios servicios de IA en diferentes proveedores y entornos.
Creado para un crecimiento rápido, Prompts.ai permite a los equipos ampliar sus capacidades de IA sin esfuerzo. Añadir modelos, usuarios o flujos de trabajo lleva solo unos minutos, gracias a su arquitectura basada en la nube. A diferencia de las complejas configuraciones de Kubernetes, Prompts.ai es fácil de implementar, lo que lo hace adecuado para equipos que van desde pequeñas agencias hasta empresas de la lista Fortune 500.
La capacidad de la plataforma para gestionar varios modelos a través de una única interfaz garantiza que las organizaciones puedan ampliar sus iniciativas de IA sin necesidad de reconstruir la infraestructura o volver a capacitar al personal en nuevas herramientas.
Prompts.ai mejora el trabajo en equipo mediante ingeniería rápida colaborativa. Los equipos pueden compartir flujos de trabajo prediseñados y «herramientas que ahorran tiempo» en toda su organización, lo que reduce los esfuerzos redundantes y acelera la implementación de soluciones de inteligencia artificial probadas.
Además, la plataforma ofrece un Programa de certificación rápida de ingenieros, que ayuda a las organizaciones a formar expertos internos y a establecer las mejores prácticas. Este enfoque colaborativo convierte la gestión del flujo de trabajo de la IA en un esfuerzo compartido, que aprovecha el conocimiento y la experiencia colectivos de los equipos y departamentos.
Apache Airflow se destaca como una plataforma de código abierto de referencia para orquestar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, gracias a su flexibilidad y capacidades de integración. Desarrollada originalmente por Airbnb, esta herramienta basada en Python se ha convertido en una de las favoritas para gestionar las canalizaciones de datos. Su adaptabilidad y su enfoque en una integración perfecta la convierten en una opción sólida para gestionar flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático.
Airflow se destaca en la conexión de los diversos sistemas que forman la columna vertebral de las arquitecturas de datos modernas. Con un conjunto sólido de operadores y enlaces, se integra sin esfuerzo con AWS, GCP, Azure, las bases de datos populares, las colas de mensajes y los marcos de aprendizaje automático. Su estructura de gráfico acíclico dirigido (DAG) permite definir los flujos de trabajo directamente en Python, lo que facilita la incorporación de las bibliotecas y scripts de Python existentes en el proceso.
La función xCOM de la plataforma simplifica el intercambio de datos entre tareas, lo que garantiza una ejecución fluida incluso en flujos de trabajo con diversos requisitos computacionales.
Airflow prioriza la gobernanza y la seguridad a través de funciones como registro de auditoría, que hace un seguimiento de la ejecución de las tareas, los reintentos y los cambios en el flujo de trabajo. Su sistema de control de acceso basado en roles (RBAC) restringe las modificaciones del flujo de trabajo a los usuarios autorizados, lo que proporciona una capa adicional de protección. Además, Airflow se integra con los sistemas de autenticación empresariales, incluidos LDAP, OAuth y SAML. Para una conexión segura y una administración de secretos, es compatible con herramientas como HashiCorp Vault y AWS Secrets Manager.
Como solución de código abierto, Airflow elimina las tarifas de licencia y solo requiere el pago por la infraestructura en la que se ejecuta. Su diseño admite el escalamiento dinámico de los recursos mediante ejecutores como CeleryExecutor y KubernetesExecutor, lo que permite a los equipos asignar los recursos en función de las demandas de la carga de trabajo. Por ejemplo, las instancias de GPU se pueden reservar para el entrenamiento de modelos, mientras que las tareas que requieren menos recursos se pueden ejecutar en instancias que solo utilizan CPU. Esta asignación de recursos a nivel de tarea garantiza un uso eficiente de los recursos informáticos.
La arquitectura distribuida de Airflow está diseñada para la escalabilidad, lo que permite escalado horizontal en varias máquinas o regiones de nube. El sistema ejecutor conectable de la plataforma admite la creación dinámica de pods con KubernetesExecutor y mantiene grupos de trabajadores persistentes a través de CeleryExecutor. Esta flexibilidad permite a Airflow gestionar una amplia gama de necesidades de programación, desde el procesamiento de datos en tiempo real hasta el reentrenamiento periódico de los modelos de aprendizaje automático.
La colaboración es más fácil con la interfaz de usuario basada en la web de Airflow, que proporciona una vista centralizada de todos los flujos de trabajo para monitoreo en tiempo real y solución de problemas. Como los flujos de trabajo se definen en código, pueden integrarse con los sistemas de control de versiones y someterse a revisiones de código. Airflow también admite la creación de plantillas de flujos de trabajo y su reutilización mediante su sistema de complementos y operadores personalizados, lo que permite a los equipos estandarizar las tareas y compartir las mejores prácticas en todos los proyectos.
Prefect transforma la forma en que se automatizan los flujos de trabajo de aprendizaje automático, adoptando un automatización del flujo de datos enfoque. Diseñado para superar los desafíos de las herramientas de flujo de trabajo más antiguas, combina un diseño fácil de usar con funciones de nivel empresarial diseñadas para las operaciones de aprendizaje automático.
Las capacidades de integración de Prefect abarcan todo el ecosistema de aprendizaje automático, gracias a su biblioteca de tareas y bloques sistema. Se integra a la perfección con las principales plataformas en la nube como AWS, Google Cloud, y Microsoft Azure a través de conectores prediseñados. Además, funciona sin problemas con herramientas como MLFlow, Pesos y sesgos, y Cara abrazada.
La plataforma despliegues universales La función garantiza que los flujos de trabajo se puedan ejecutar en cualquier lugar, desde entornos locales hasta clústeres de Kubernetes. Con su subflujos función, los equipos pueden crear intrincados canales de aprendizaje automático al vincular componentes de flujo de trabajo más pequeños y reutilizables. Esto es especialmente útil para organizar tareas como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación en diferentes sistemas. La capacidad de Prefect para conectar varias herramientas y entornos garantiza un funcionamiento fluido y, al mismo tiempo, mantiene la seguridad y el cumplimiento.
Prefect prioriza la seguridad y la gobernanza con su modelo híbrido, que mantiene los metadatos en Prefect Cloud mientras ejecuta los flujos de trabajo de forma local. Esto garantiza que los datos confidenciales permanezcan en su entorno y, al mismo tiempo, se beneficien de la supervisión y la administración centralizadas.
La plataforma incluye funciones como cuentas de servicio, Administración de claves de API, y registros de auditoría para proteger y supervisar las actividades del flujo de trabajo. Del prefecto piscinas de trabajo aísle los flujos de trabajo por equipo o proyecto, garantizando que las operaciones delicadas permanezcan separadas. También es compatible inicio de sesión único (SSO) a través de proveedores de identidad empresariales, lo que simplifica la administración de usuarios. Esta configuración segura y controlada permite operaciones eficientes y escalables.
Del prefecto arquitectura híbrida minimiza los costos al eliminar la necesidad de una infraestructura constante para administrar los flujos de trabajo. Los equipos solo pagan por los recursos informáticos durante la ejecución del flujo de trabajo, lo que evita gastos innecesarios.
Con colas de trabajo, las tareas se distribuyen automáticamente en función de la capacidad informática disponible. En el caso de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, esto significa que los costosos recursos de la GPU se asignan de forma dinámica a tareas como el entrenamiento de modelos, mientras que las tareas más ligeras, como la validación de datos, se ejecutan en instancias estándar. Prefect Cloud precios basados en el uso alinea los costos con la actividad real del flujo de trabajo, lo que la convierte en una opción rentable.
Prefect está diseñado para escalar sin esfuerzo, aprovechando su ejecución distribuida arquitectura y piscinas de trabajo sistema. Se adapta sin problemas desde los flujos de trabajo de una sola máquina hasta la computación distribuida a gran escala.
Es ejecutor de tareas El sistema permite la ejecución en paralelo de componentes de flujo de trabajo independientes, lo cual es vital para las tareas de aprendizaje automático, como el ajuste de hiperparámetros o la ejecución de varios experimentos simultáneamente. Controles de concurrencia asegúrese de que los recursos se utilicen de manera eficiente y, al mismo tiempo, evite conflictos y maximice el rendimiento de los flujos de trabajo exigentes.
Prefect también hace hincapié en el trabajo en equipo y ofrece funciones que mejoran la transparencia y la visibilidad compartida para los equipos de aprendizaje automático. El panel de control de flujo proporciona actualizaciones en tiempo real sobre la ejecución del flujo de trabajo, lo que permite a los científicos e ingenieros de datos realizar un seguimiento del progreso e identificar rápidamente los posibles cuellos de botella.
La plataforma sistema de notificación se integra con herramientas como Slack, Microsoft Teams y el correo electrónico, lo que mantiene a los equipos informados sobre el estado del flujo de trabajo. Es patrones de despliegue promueva los flujos de trabajo desde el desarrollo hasta la producción utilizando infraestructura como código, garantizando prácticas de despliegue coherentes en toda la organización. Estas herramientas de colaboración agilizan la comunicación y ayudan a los equipos a trabajar de forma más eficaz.
Dagster adopta un nuevo enfoque para la orquestación del flujo de trabajo de aprendizaje automático al centrarse en los activos y tratar los datos y los modelos de aprendizaje automático como elementos centrales del proceso. Esta perspectiva es particularmente eficaz para gestionar procesos complejos de aprendizaje automático, donde el seguimiento del linaje y las dependencias de los datos es esencial para garantizar la calidad y la reproducibilidad del modelo.
Dagster se destaca en la conexión de diversos sistemas dentro de su paquete de aprendizaje automático, ya que ofrece una integración perfecta entre herramientas y plataformas. Sus activos definidos por software proporcionan una vista unificada de sus flujos de trabajo, ya que vinculan las fuentes de datos, las herramientas de transformación y las plataformas de implementación de modelos. La plataforma se integra directamente con los marcos de aprendizaje automático más populares, como TensorFlow, PyTorchy scikit-learn, además de ser compatible con los principales servicios en la nube, como AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform y Azure Machine Learning.
Con el sistema de recursos de Dagster, puede definir las conexiones a sistemas externos una vez y reutilizarlas en varios flujos de trabajo. Por ejemplo, el mismo almacén de Snowflake que se utiliza para el preprocesamiento de datos puede alimentar tu proceso de entrenamiento de modelos, mientras que los artefactos de los modelos se pueden sincronizar con herramientas de seguimiento como MLFlow o Weights & Biases. Además, el sistema de tipos de Dagster valida las entradas y salidas en cada etapa, lo que garantiza la coherencia en todo momento.
Dagster pone un gran énfasis en mantener el control y la supervisión. Su seguimiento del linaje de datos proporciona información detallada sobre cómo se crean los modelos de aprendizaje automático (desde los datos sin procesar, pasando por la ingeniería de funciones hasta los artefactos finales), lo que facilita el cumplimiento de los requisitos normativos y la realización de auditorías. Los cambios se pueden probar en entornos aislados antes de pasar a la producción, lo que reduce los riesgos. Las funciones de observabilidad, como la supervisión de la calidad de los datos y las alertas, ayudan a detectar problemas como la desviación de los datos o la degradación del rendimiento desde el principio.
La estrategia de materialización de activos de Dagster ayuda a reducir los costos de procesamiento mediante el procesamiento de datos y los modelos de entrenamiento solo cuando cambian las dependencias ascendentes. Este enfoque incremental es más eficiente que el procesamiento por lotes tradicional. La funcionalidad de relleno permite reprocesar solo las partes afectadas de una canalización, mientras que la ejecución condicional garantiza que los trabajos de entrenamiento de modelos solo se ejecuten cuando sea absolutamente necesario, lo que evita el uso innecesario de recursos informáticos.
Dagster está diseñado para gestionar cargas de trabajo de todos los tamaños, distribuyendo las tareas entre varios procesos y máquinas. Su ejecución basada en particiones le permite procesar grandes conjuntos de datos en paralelo o entrenar múltiples variantes de modelos al mismo tiempo. Para una flexibilidad aún mayor, Dagster Cloud ofrece una ejecución sin servidor, escalando automáticamente los recursos informáticos para satisfacer las demandas del flujo de trabajo durante los períodos de mayor actividad y reduciéndolos cuando está inactivo.
El catálogo de activos de la plataforma actúa como un recurso compartido que permite a los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático descubrir y reutilizar conjuntos de datos y modelos con facilidad. Dagster genera automáticamente documentación a partir de su código, que abarca desde los esquemas de datos hasta la lógica de transformación y los metadatos del modelo. La interfaz web de Dagit proporciona información en tiempo real sobre la ejecución de los procesos, lo que permite a los miembros del equipo supervisar el progreso, solucionar los errores y comprender las dependencias de los datos sin necesidad de profundizar en el código. Las notificaciones integradas de Slack mantienen a los equipos informados sobre los problemas relacionados con los procesos, lo que garantiza respuestas rápidas cuando surgen problemas.
Flyte es una plataforma nativa de la nube diseñada para organizar y escalar los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Desarrollada originalmente por Lyft, destaca por su enfoque en la reproducibilidad y el control de versiones, logrados mediante la contenedorización. Estas capacidades hacen de Flyte una opción atractiva para los equipos que buscan optimizar la integración, mejorar la seguridad y escalar los flujos de trabajo de manera eficiente.
La profunda integración de Flyte con Kubernetes le permite funcionar sin problemas en AWS, GCP y Azure. Al utilizar los servicios gestionados de Kubernetes, como EKS, GKE y AKS, evita la dependencia de un proveedor, lo que brinda a los equipos flexibilidad en su infraestructura de nube.
Con FlyteKit, los desarrolladores pueden usar Python para crear flujos de trabajo y, al mismo tiempo, beneficiarse de la compatibilidad con bibliotecas de aprendizaje automático populares, como PyTorch, TensorFlow, XGBoost y scikit-learn. También funciona con marcos de procesamiento de datos como Spark, Hive y Presto, lo que simplifica la creación de canalizaciones de datos.
El diseño de la plataforma que prioriza los contenedores garantiza que cada tarea se ejecute en su propio entorno aislado. Este enfoque elimina los conflictos de dependencia y facilita la incorporación de herramientas y aplicaciones personalizadas de terceros.
Flyte ofrece sólidas funciones de gobierno a través de pistas de auditoría detalladas y control de versiones. Realiza un seguimiento de cada ejecución con metadatos, incluidos los parámetros de entrada, los artefactos de salida y los registros, lo que contribuye al cumplimiento y a la depuración. El soporte multiusuario ayuda a las organizaciones a separar los equipos y los proyectos, a la vez que mantiene una supervisión centralizada. El control de acceso basado en roles protege aún más los datos y modelos confidenciales, al limitar el acceso a los usuarios autorizados. Además, Flyte se integra con sistemas de autenticación externos como LDAP y OAuth para cumplir con los requisitos de seguridad empresarial.
La reproducibilidad es una característica clave del diseño de Flyte. Las definiciones de tareas inmutables y los entornos en contenedores garantizan que los flujos de trabajo se puedan reproducir con exactitud, una capacidad vital para el cumplimiento normativo y la validación de los modelos.
Flyte optimiza los costos de procesamiento con su programación consciente de los recursos, que asigna los recursos de manera eficiente y admite el uso de instancias puntuales. Funciones como los reintentos integrados, los puntos de control y el escalado dinámico garantizan que los costos estén directamente relacionados con el uso activo, lo que ayuda a los equipos a administrar los presupuestos de manera eficaz.
La base Kubernetes de Flyte permite el escalado horizontal y se adapta a todo, desde pequeños experimentos hasta canalizaciones empresariales a gran escala. Gestiona automáticamente las dependencias y ejecuta tareas independientes en paralelo para maximizar la eficiencia.
La función de tareas de mapas de la plataforma es particularmente útil para procesar grandes conjuntos de datos. Al paralelizar las tareas entre varios trabajadores, simplifica operaciones como el ajuste de hiperparámetros, la validación cruzada y las predicciones por lotes, escenarios en los que es necesario aplicar tareas repetitivas a varios subconjuntos de datos.
FlyteConsole sirve como un centro centralizado para supervisar los flujos de trabajo y diagnosticar problemas. Su estructura de proyectos y dominios facilita el intercambio y la reutilización de componentes entre equipos. Además, los planes de lanzamiento permiten a los equipos ejecutar flujos de trabajo parametrizados sin modificar el código subyacente, lo que mejora la flexibilidad y la colaboración.
MLRun se destaca como una plataforma de código abierto diseñada para administrar las operaciones de aprendizaje automático a nivel empresarial. Simplifica las complejidades de la implementación y la administración de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para los equipos que desean implementar modelos de aprendizaje automático en varios marcos e infraestructuras.
MLRun es compatible con una amplia gama de marcos de aprendizaje automático, incluidos SKLearn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow/Keras, PyTorch y ONNX. También se integra sin problemas con plataformas y entornos de desarrollo populares, como PyCharm, VSCode, Jupyter, Colab, AzureML y SageMaker. Esta flexibilidad garantiza que los equipos puedan trabajar con sus herramientas preferidas sin interrupciones.
La plataforma registra automáticamente las actividades, administra los modelos y admite la capacitación distribuida, lo que la convierte en una solución integral. Como dice MLRun.org:
«Prepare su pila para el futuro con una arquitectura abierta que admite todos los marcos principales, los servicios de aprendizaje automático gestionados y los LLM, y se integra con cualquier servicio de terceros».
- MLRun.org
Para la ejecución, MLRun admite marcos como Nuclio, Spark, Dask, Horovod/MPI y Kubernetes Jobs, lo que brinda a los equipos la libertad de elegir las mejores herramientas para sus cargas de trabajo. Además, se conecta sin problemas a soluciones de almacenamiento como S3, Google Cloud Storage, Azure y los sistemas de archivos tradicionales.
Cuando se trata de tareas aceleradas por GPU, MLRun emplea funciones sin servidor y una puerta de enlace de LLM unificada para permitir el escalado y la supervisión bajo demanda.
Más allá de su flexibilidad técnica, MLRun refuerza la gobernanza al registrar automáticamente todas las operaciones de aprendizaje automático. Sus funciones de gestión de experimentos registran todos los aspectos del entrenamiento, la implementación y la inferencia del modelo, lo que garantiza la reproducibilidad y la responsabilidad. Por ejemplo, en mayo de 2025, un banco importante utilizó MLRun para crear un chatbot multiagente. Este proyecto incorporó el monitoreo en tiempo real y cumplió con los requisitos reglamentarios mediante procesos de evaluación y sistemas de alerta automatizados.
MLRun ayuda a los equipos a controlar los costos mediante el uso de una programación consciente de los recursos, que asigna los recursos de manera eficiente y admite instancias puntuales. Funciones como los reintentos integrados, los puntos de control y el escalado dinámico garantizan que los gastos se alineen estrechamente con el uso real, lo que hace que la gestión del presupuesto sea más predecible y eficaz.
El diseño nativo de Kubernetes de MLRun le permite escalar automáticamente en función de las demandas de la carga de trabajo. Esto lo hace adecuado para todo, desde pequeños prototipos hasta despliegues de producción a gran escala. Sus capacidades de formación distribuidas permiten el escalado horizontal, lo que garantiza una gestión eficiente de los recursos durante la formación del modelo.
Para las tareas de inferencia, MLRun usa funciones sin servidor para asignar dinámicamente los recursos de la GPU, optimizando el rendimiento y manteniendo la rentabilidad.
MLRun también mejora la colaboración en equipo al integrarse con las principales herramientas de CI/CD, como Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD y Kubeflow Pipelines. Estas integraciones agilizan los flujos de trabajo al automatizar los procesos de prueba e implementación. Además, los paneles de control en tiempo real proporcionan a los equipos información clara sobre el rendimiento del modelo y el estado del sistema, fomentando una mejor comunicación y coordinación.
Desarrollado en Netflix para respaldar los sistemas de recomendación y las pruebas A/B, Metaflow se ha convertido en una plataforma de código abierto que simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) y garantiza que se escalen de manera confiable. A continuación, analizamos sus características más destacadas, como la interoperabilidad, la gobernanza, la gestión de costes, la escalabilidad y la colaboración.
Metaflow aborda los desafíos comunes en la orquestación del aprendizaje automático al integrarse sin esfuerzo con el ecosistema de Python. Es compatible con las bibliotecas de aprendizaje automático más utilizadas, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost, todo ello sin necesidad de configuración adicional. Su integración nativa con AWS simplifica aún más las operaciones al automatizar tareas como el aprovisionamiento de instancias EC2, la administración del almacenamiento de S3 y la computación distribuida a través de AWS Batch.
Con decoradores como @batch y @resources, los científicos de datos pueden escalar los flujos de trabajo de las máquinas locales a la nube con un mínimo esfuerzo. Este enfoque garantiza que los flujos de trabajo de Python puedan mejorarse para su orquestación sin cambios significativos en el código.
Además, Metaflow admite entornos en contenedores a través de Docker, lo que permite una ejecución uniforme en diversas configuraciones informáticas. Esto elimina el problema común de «funciona en mi máquina», lo que facilita el desarrollo para los equipos.
Metaflow asigna automáticamente un identificador único a cada ejecución de flujo de trabajo, rastreando todos los artefactos, parámetros y versiones de código. Esto crea un registro de auditoría fiable que respalda el cumplimiento normativo y permite la reproducción precisa de los experimentos.
Cuando se implementa en una infraestructura de nube, la plataforma utiliza controles de acceso basados en roles integrados con las políticas de AWS IAM para garantizar el acceso a los recursos. Su función de seguimiento del linaje de datos documenta todo el recorrido de los datos a través de los flujos de trabajo, lo que facilita el seguimiento de los problemas y el cumplimiento de las políticas de gobierno.
El servicio de metadatos centraliza los datos del flujo de trabajo, incluidas las estadísticas de tiempo de ejecución, el uso de los recursos y los registros de errores. Este registro completo simplifica la depuración y proporciona información sobre el comportamiento del flujo de trabajo a lo largo del tiempo.
Metaflow optimiza el gasto en la nube mediante la asignación inteligente de recursos, incluido el soporte para instancias puntuales de AWS. Los mecanismos de limpieza automática evitan el despilfarro al cerrar las instancias inactivas y eliminar el almacenamiento temporal.
A través de decoradores como @resources (memoria = 32000, CPU = 8), los equipos pueden definir los límites de recursos y garantizar que los flujos de trabajo se mantengan dentro del presupuesto. El panel de control de la plataforma proporciona análisis de uso, destacando los flujos de trabajo que consumen muchos recursos e identifica las oportunidades de ahorro de costos.
Metaflow se destaca en la escalabilidad de los flujos de trabajo para gestionar grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Con AWS Batch, distribuye las tareas entre varias máquinas, gestionando automáticamente las colas de trabajos, el aprovisionamiento de recursos y la recuperación ante fallos.
La paralelización escalonada permite que las tareas se ejecuten simultáneamente, lo que reduce el tiempo de ejecución, mientras que las instancias habilitadas para GPU se aprovisionan según sea necesario para las etapas que consumen muchos recursos. La plataforma ajusta los recursos de forma dinámica durante la ejecución, alineando los tipos y cantidades de instancias con las demandas del flujo de trabajo para evitar el sobreaprovisionamiento y minimizar los costos.
Metaflow fomenta el trabajo en equipo con su almacén de metadatos compartido, que permite a los miembros del equipo descubrir, inspeccionar y reutilizar los flujos de trabajo. Su integración con los cuadernos Jupyter permite a los científicos de datos crear prototipos de ideas y pasarlas sin problemas a la producción.
El seguimiento de los experimentos de la plataforma crea una base de conocimientos compartida que permite a los equipos comparar modelos, compartir ideas y aprovechar el trabajo de los demás. La integración del control de versiones garantiza el seguimiento y la revisión de los cambios en el flujo de trabajo mediante procesos de desarrollo establecidos.
La supervisión en tiempo real ofrece visibilidad de los flujos de trabajo activos, lo que ayuda a los equipos a coordinarse de manera más eficaz y a detectar los cuellos de botella. Los mecanismos detallados de notificación de errores y reintentos reducen aún más el tiempo dedicado a la resolución de problemas, lo que agiliza la colaboración y la productividad.
Kedro se destaca entre las plataformas al priorizar la interoperabilidad y simplificar los flujos de trabajo para mejorar las operaciones de aprendizaje automático.
Este marco Python de código abierto está diseñado para estandarizar el código y los flujos de trabajo de la ciencia de datos, haciendo que la colaboración en equipo sea más eficiente. Su enfoque estructurado garantiza que los proyectos mantengan la coherencia y, al mismo tiempo, ofrece flexibilidad para la personalización.
Una de las principales fortalezas de Kedro es su énfasis en el trabajo en equipo. Proporciona una plantilla de proyecto que organiza las configuraciones, el código, las pruebas, la documentación y los cuadernos en una estructura clara. Esta plantilla se puede adaptar para satisfacer las necesidades únicas de los diferentes equipos, lo que fomenta una colaboración más fluida.
Kedro-Viz, la herramienta interactiva de visualización de canalizaciones del marco, desempeña un papel fundamental a la hora de simplificar los flujos de trabajo complejos. Ofrece una visión clara del linaje de datos y los detalles de ejecución, lo que facilita a los equipos técnicos y a las partes interesadas de la empresa comprender los procesos complejos. La capacidad de compartir visualizaciones a través de URL con estado permite la colaboración y los debates específicos.
Más allá de sus capacidades de visualización, Kedro promueve prácticas esenciales de ingeniería de software, como el desarrollo basado en pruebas, la documentación exhaustiva y la creación de código. También cuenta con un Extensión de código de Visual Studio que mejora la navegación del código y la finalización automática, lo que agiliza el proceso de desarrollo.
Otra característica valiosa es la segmentación de canales, que permite a los desarrolladores ejecutar partes específicas de los flujos de trabajo durante el desarrollo y las pruebas, lo que ahorra tiempo y recursos.
ZenML simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático al ofrecer un marco para crear canalizaciones reproducibles y escalables. Esta herramienta de código abierto cierra la brecha entre la experimentación y la producción, lo que permite a los equipos pasar sin problemas de los prototipos a los sistemas de aprendizaje automático totalmente operativos.
Una de las características más destacadas de ZenML es su arquitectura modular, que divide las canalizaciones de ML en pasos individuales y comprobables. Al tratar cada paso como una unidad independiente, la depuración y el mantenimiento son mucho más sencillos en comparación con los flujos de trabajo monolíticos tradicionales.
ZenML destaca cuando se trata de conectarse con una variedad de herramientas de aprendizaje automático y servicios en la nube. Al ser compatible con más de 30 integraciones (incluidas MLFlow, Kubeflow, AWS SageMaker y Google Cloud AI Platform), proporciona una flexibilidad sin igual a la hora de crear y gestionar los flujos de trabajo.
El sistema de integración basado en pilas del marco le permite adaptar las pilas de tecnología a entornos específicos. Por ejemplo, puede usar herramientas locales para el desarrollo, servicios en la nube para la puesta en escena y soluciones empresariales para la producción. Esta adaptabilidad garantiza que los equipos puedan adoptar ZenML a su propio ritmo sin interrumpir los procesos existentes.
ZenML también consolida los almacenes de artefactos, orquestadores y registros de modelos en una sola interfaz. Este enfoque unificado significa que puedes pasar fácilmente de ejecutar canalizaciones de forma local a implementarlas en Kubernetes sin alterar tu código. Esta versatilidad permite realizar operaciones seguras y bien gobernadas en diferentes entornos.
ZenML satisface las necesidades de seguridad de nivel empresarial con funciones como el seguimiento detallado del linaje y los registros de auditoría. Cada ejecución del proceso genera metadatos completos, que incluyen información sobre las fuentes de datos, las versiones de los modelos y los entornos de ejecución. Este nivel de transparencia es crucial para el cumplimiento de la normativa.
El marco también incluye un control de acceso basado en roles, lo que permite a las organizaciones definir con precisión quién puede acceder a canales, artefactos o entornos específicos. Esto garantiza la protección de los datos y modelos confidenciales y, al mismo tiempo, permite la colaboración entre equipos.
Para modelo de gobierno, ZenML ofrece versiones automáticas, flujos de trabajo de aprobación y puertas de implementación. Estas herramientas permiten a los equipos aplicar políticas de validación, lo que reduce el riesgo de implementar modelos problemáticos o no probados en la producción.
La arquitectura de ZenML permite escalar desde pequeños experimentos locales hasta grandes despliegues de nube distribuidos. Funciones como el almacenamiento en caché por etapas ayudan a ahorrar tiempo y reducir los costos al reutilizar los resultados de las etapas del proceso sin cambios.
Para cargas de trabajo de alta demanda, ZenML se integra con los orquestadores basados en Kubernetes, lo que permite el escalado automático de los recursos informáticos. Esta elasticidad garantiza que los equipos puedan gestionar las necesidades computacionales fluctuantes sin comprometer recursos en exceso.
Además, paralelización de tuberías permite que los pasos independientes se ejecuten simultáneamente, lo que optimiza el uso de los recursos y reduce los tiempos de ejecución incluso para los flujos de trabajo más complejos.
ZenML fomenta el trabajo en equipo a través de su registro centralizado de oleoductos y gestión compartida de artefactos. Estas funciones permiten a los miembros del equipo compartir y reutilizar los componentes de la canalización, lo que mejora la eficiencia y la coherencia.
La plataforma se integra a la perfección con herramientas populares, como los ordenadores portátiles e IDE de Jupyter, lo que permite a los científicos de datos trabajar en entornos familiares y, al mismo tiempo, beneficiarse de una sólida gestión de los procesos. También admite la revisión del código y el control de versiones, lo que garantiza que se respeten las mejores prácticas de ingeniería de software.
Con seguimiento de experimentos, los equipos pueden comparar diferentes versiones de modelos y configuraciones de canalización. Esta capacidad facilita la identificación de las soluciones con mejor rendimiento y el intercambio de información en toda la organización, lo que mejora la colaboración y la toma de decisiones.
Argo Workflows es un motor de flujo de trabajo nativo del contenedor diseñado específicamente para entornos de Kubernetes. Esta herramienta de código abierto es ideal para organizar los procesos de aprendizaje automático (ML), ya que cada paso se ejecuta en su propio contenedor aislado, lo que resulta perfecto para los equipos que utilizan Kubernetes.
La plataforma emplea un enfoque declarativo basado en YAML para definir los flujos de trabajo. Esto permite a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático describir toda la lógica de sus procesos de forma reproducible y controlada por las versiones. Cada paso del flujo de trabajo funciona de forma independiente dentro de su propio contenedor, lo que garantiza el aislamiento y evita los conflictos de dependencia. Este diseño centrado en los contenedores se integra perfectamente con Kubernetes, lo que lo convierte en una opción natural para las canalizaciones de aprendizaje automático en contenedores.
Argo Workflows funciona sin esfuerzo dentro del ecosistema más amplio de Kubernetes. Se integra con los populares registros de contenedores como Docker Hub, Amazon ECR y Google Container Registry, que permiten a los equipos extraer imágenes de aprendizaje automático prediseñadas o contenedores personalizados con facilidad.
Gracias a su arquitectura que prioriza los contenedores, Argo puede organizar una variedad de herramientas, ya sea que esté ejecutando trabajos de TensorFlow, experimentos de PyTorch o scripts personalizados para el preprocesamiento de datos. La flexibilidad de la plataforma garantiza que los diversos componentes puedan coordinarse dentro de una canalización unificada.
Para gestión de artefactos, Argo admite varios backends de almacenamiento, incluidos Amazon S3, Google Cloud Storage y Azure Blob Storage. Esto permite a los equipos almacenar y recuperar conjuntos de datos, modelar puntos de control y resultados utilizando sus soluciones de almacenamiento en la nube preferidas, evitando la dependencia de un solo proveedor.
Argo Workflows aprovecha el sistema RBAC de Kubernetes para ofrecer una seguridad sólida. Las organizaciones pueden definir permisos detallados para controlar quién puede crear, modificar o ejecutar flujos de trabajo específicos. Esto garantiza que las canalizaciones de aprendizaje automático sensibles permanezcan protegidas y, al mismo tiempo, permitan el desarrollo colaborativo.
La plataforma también ofrece información detallada registro de auditoría mediante eventos de Kubernetes y registros de flujo de trabajo personalizados. Cada ejecución de flujo de trabajo se registra meticulosamente, detallando qué se ejecutó, cuándo se ejecutó y los recursos que consumió. Este nivel de transparencia ayuda a cumplir los requisitos de cumplimiento y simplifica la solución de problemas en procesos complejos.
Para gestionar información confidencial, Argo sigue las reglas de Kubernetes gestión secreta mejores prácticas. Los equipos pueden introducir de forma segura claves de API, credenciales de bases de datos y otros datos confidenciales en los pasos del flujo de trabajo sin exponerlos en archivos YAML. Esto garantiza que las canalizaciones puedan acceder a los recursos necesarios y, al mismo tiempo, mantener la seguridad.
Argo Workflows está diseñado para escalar sin esfuerzo, distribuyendo los pasos del flujo de trabajo entre los nodos de Kubernetes. En el caso de las canalizaciones con tareas paralelas, la plataforma programa automáticamente los contenedores entre los recursos de clúster disponibles, lo que optimiza el rendimiento para las cargas de trabajo de aprendizaje automático con un uso intensivo de recursos informáticos.
Con su gestión de recursos funciones, los equipos pueden definir las necesidades de CPU, memoria y GPU para cada paso del flujo de trabajo. Esto garantiza que las tareas de entrenamiento con uso intensivo de cómputos obtengan los recursos que necesitan y, al mismo tiempo, con pasos más sencillos se evita desperdiciar la capacidad del clúster.
Para operaciones a gran escala, Argo ofrece plantillas de flujo de trabajo que se pueden parametrizar y reutilizar en diferentes conjuntos de datos o configuraciones de modelos. Esto reduce la redundancia y simplifica el escalado de procesos de aprendizaje automático consistentes en varios proyectos o entornos.
Argo Workflows ayuda a gestionar los costos mediante el uso eficiente de los recursos. Los contenedores se lanzan bajo demanda y se cierran una vez que se completa una tarea, lo que minimiza el uso de recursos inactivos.
La plataforma también admite instancias puntuales a través de grupos de nodos de Kubernetes, lo que permite a los equipos aprovechar los descuentos en la computación en la nube para tareas de aprendizaje automático tolerantes a errores. Gracias a los reintentos automáticos, Argo garantiza que las cargas de trabajo puedan gestionar las interrupciones, lo que la convierte en una opción rentable para capacitarse en infraestructuras superables.
Cada herramienta analizada anteriormente ofrece su propio conjunto de fortalezas y desafíos, lo que crea compensaciones que pueden influir en el proceso de toma de decisiones de un equipo.
Prompts.ai simplifica la orquestación de la IA al unificar el acceso a más de 35 modelos lingüísticos. Su sistema de crédito TOKN puede reducir los costos hasta en un 98% y, al mismo tiempo, mantener una sólida seguridad de nivel empresarial.
Flujo de aire Apache está respaldado por un ecosistema maduro, que ofrece complementos extensos y un registro confiable. Sin embargo, requiere una curva de aprendizaje pronunciada y una importante inversión de recursos.
Prefecto destaca por su interfaz fácil de usar y sus capacidades de ejecución híbrida. Dicho esto, tiene menos integraciones y las funciones avanzadas están reservadas para los niveles de pago.
Daga mejora la gestión de la canalización de datos con un sólido linaje de activos y escritura. Sin embargo, conlleva una curva de aprendizaje más pronunciada y su adopción es limitada en las empresas más grandes.
Flyte sobresale en la contenedorización, el control de versiones y la reproducibilidad basados en Kubernetes, lo que la convierte en una opción sólida para los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Sin embargo, su complejidad y su dependencia de Kubernetes pueden plantear desafíos para los equipos más pequeños.
La siguiente tabla resume las principales ventajas y limitaciones de cada herramienta:
MLRun ofrece una solución completa del ciclo de vida del aprendizaje automático, que incluye el escalado automatizado y un almacén de funciones integrado. Sin embargo, conlleva un proceso de configuración complejo y posibles problemas en torno a la dependencia de un solo proveedor.
Metaflow, desarrollado por Netflix, está diseñado para flujos de trabajo de ciencia de datos y escalabilidad. Si bien es fácil de usar, se centra en gran medida en la infraestructura de AWS y tiene problemas con flujos de trabajo muy complejos.
Kedro hace hincapié en el diseño de tuberías modulares y en un catálogo de datos detallado, lo que garantiza la reproducibilidad. Por el lado negativo, sus capacidades de orquestación nativas son limitadas y los usuarios pueden enfrentarse a una curva de aprendizaje.
ZenML se dirige a los MLOP con integraciones sólidas y un seguimiento eficaz de los experimentos. Al ser una plataforma más joven, tiene una comunidad más pequeña, lo que podría afectar el apoyo y los recursos.
Flujos de trabajo de Argo es nativo de Kubernetes y ofrece aislamiento de contenedores y configuraciones declarativas basadas en YAML. Sin embargo, exige una gran experiencia en Kubernetes y puede implicar la administración de archivos YAML complejos.
La elección de la herramienta adecuada depende de la experiencia técnica, la infraestructura y las necesidades de flujo de trabajo de su equipo. Los equipos con conocimientos de Kubernetes pueden decantarse por Flyte o Argo Workflows, mientras que aquellos que priorizan la facilidad de uso pueden encontrar que Prefect o Prompts.ai son más atractivos. En el caso de los procesos con gran cantidad de datos, el enfoque centrado en los activos de Dagster destaca, mientras que los equipos que se centran en la investigación pueden beneficiarse de herramientas como Metaflow o Kedro.
La selección de la herramienta de flujo de trabajo de aprendizaje automático (ML) adecuada depende de los objetivos, la experiencia y las prioridades operativas únicos de su organización. Con tantas opciones disponibles, es fundamental centrarse en las funciones que se adapten a las necesidades de su equipo. Cada herramienta del mercado aborda etapas específicas del ciclo de vida del aprendizaje automático y ofrece diferentes niveles de complejidad y especialización.
Para Organizaciones con sede en EE. UU. que buscan reducir costos y simplificar el acceso a la IA, Prompts.ai es una elección sobresaliente. Al combinar el acceso a más de 35 modelos lingüísticos líderes en una sola plataforma y aprovechar su sistema de crédito TOKN, ofrece un ahorro de costos de hasta un 98%. Equipos con experiencia en Kubernetes podría preferir los flujos de trabajo Flyte o Argo, que sobresalen en entornos nativos de la nube donde la escalabilidad y la contenedorización son clave. Estas herramientas son especialmente adecuadas para las organizaciones con estrategias sólidas de infraestructura nativa de la nube.
Si la facilidad de uso es una prioridad, herramientas como Prefect o Metaflow ofrecen interfaces intuitivas, lo que reduce el tiempo de incorporación de los equipos de ciencia de datos. Esto es especialmente beneficioso para las empresas estadounidenses, que se enfrentan a la actual escasez de profesionales cualificados en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Mientras tanto, empresas con uso intensivo de datos - especialmente aquellos que trabajan en sectores regulados, como los servicios financieros o la atención médica, pueden considerar que el enfoque centrado en los activos de Dagster tiene un valor incalculable. Su excelente capacidad de escritura y su exhaustivo seguimiento del linaje ayudan a cumplir con los estrictos requisitos de cumplimiento y, al mismo tiempo, a gestionar conjuntos de datos complejos.
Al evaluar las herramientas, tenga en cuenta factores como las capacidades de integración, las funciones de gobierno, la escalabilidad y el costo. Haga un balance de su infraestructura actual, la experiencia de su equipo y las necesidades de cumplimiento antes de comprometerse con una plataforma. Comenzar con un proyecto piloto puede ayudar a evaluar la complejidad del flujo de trabajo, el rendimiento y la adopción por parte del equipo antes de tomar decisiones a mayor escala.
En última instancia, elija una solución que no solo satisfaga sus necesidades actuales, sino que también crezca con su organización, garantizando la seguridad, el cumplimiento y la eficiencia a largo plazo.
Al elegir una herramienta para administrar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, hay varios factores importantes que debes tener en cuenta para garantizar que se alinee con las necesidades de tu equipo. Experiencia de equipo desempeña un papel importante: ciertas herramientas, como las que se basan en Kubernetes, pueden ser un desafío para los equipos sin experiencia previa, lo que puede crear obstáculos innecesarios.
Otra consideración clave es capacidades de integración. La herramienta debe combinarse sin problemas con su tecnología actual, incluidos los componentes críticos, como los almacenes de datos, los sistemas de control de versiones y otras partes de su proceso de aprendizaje automático. Un ajuste perfecto puede ahorrar tiempo y reducir la fricción operativa.
Para los equipos más pequeños o en expansión, es aconsejable priorizar las herramientas que fácil de usar y vienen con un curva de aprendizaje manejable. Esto reduce las barreras de entrada, lo que permite una implementación más rápida y reduce las dificultades de incorporación. Por último, las herramientas equipadas con sistemas integrados de monitoreo y alerta puede tener un valor incalculable. Estas funciones permiten identificar y resolver rápidamente los problemas del flujo de trabajo, lo que ahorra tiempo y esfuerzo.
La selección de la herramienta adecuada no solo simplifica los procesos de aprendizaje automático, sino que también aumenta la productividad y la eficiencia generales.
La integración de las herramientas de aprendizaje automático en los flujos de trabajo puede transformar la forma en que los equipos gestionan el desarrollo de modelos al automatizar las etapas esenciales, como el preprocesamiento, la formación y la implementación de los datos. Esta automatización no solo reduce el esfuerzo manual, sino que también acelera los plazos de los proyectos, lo que permite a los equipos lograr resultados más rápido.
Además, hace que la ampliación para administrar grandes conjuntos de datos sea más práctica, garantiza una reproducibilidad uniforme con el control de versiones tanto para los modelos como para los conjuntos de datos, y funciona sin esfuerzo con las bibliotecas de aprendizaje automático y las plataformas en la nube más utilizadas. Al eliminar la complejidad de estos procesos, los equipos pueden dedicar su energía a impulsar la innovación y abordar desafíos importantes, en lugar de quedarse atascados en tareas repetitivas.
Al elegir herramientas para la orquestación del aprendizaje automático, es fundamental centrarse en sólidas capacidades de seguridad y gobierno para proteger la información confidencial y cumplir con los requisitos de cumplimiento. Busque herramientas que incluyan control de acceso basado en funciones, cifrado de extremo a extremo, y comprobaciones de cumplimiento automatizadas para cumplir con las regulaciones de la industria.
Las características clave a tener en cuenta también incluyen Lista de direcciones IP permitidas para gestionar el acceso, cifrado de datos tanto en reposo como en tránsito, y soporte para métodos de autenticación segura como SAML 2.0. Estas medidas funcionan en conjunto para proteger sus flujos de trabajo, mantener la integridad de los datos y garantizar que sus operaciones de aprendizaje automático permanezcan seguras y cumplan con las normas.
