Mantenimiento de los modelos de visión por ordenador tras su implantación

Introducción

Si estás aquí, podemos asumir que has completado muchos pasos en tu proyecto de visión por computador: desde la recopilación de requisitos, la anotación de datos y el entrenamiento del modelo hasta finalmente desplegarlo. Su aplicación se está ejecutando en producción, pero su proyecto no termina aquí. La parte más importante de un proyecto de visión por computador es asegurarse de que el modelo sigue cumpliendo los objetivos del proyecto a lo largo del tiempo, y ahí es donde entran en juego la supervisión, el mantenimiento y la documentación del modelo de visión por computador.

En esta guía, examinaremos más de cerca cómo puede mantener sus modelos de visión por ordenador después de su despliegue. Exploraremos cómo la supervisión de modelos puede ayudarle a detectar problemas desde el principio, cómo mantener su modelo preciso y actualizado, y por qué la documentación es importante para la resolución de problemas.

La supervisión de modelos es clave

Es esencial vigilar de cerca los modelos de visión por ordenador desplegados. Sin una supervisión adecuada, los modelos pueden perder precisión. Un problema común es el cambio en la distribución de los datos o la desviación de los datos, cuando los datos con los que se encuentra el modelo cambian respecto a aquellos con los que fue entrenado. Cuando el modelo tiene que hacer predicciones sobre datos que no reconoce, puede dar lugar a interpretaciones erróneas y a un rendimiento deficiente. Los valores atípicos, o puntos de datos inusuales, también pueden afectar a la precisión del modelo.

La supervisión periódica del modelo ayuda a los desarrolladores a hacer un seguimiento de su rendimiento, detectar anomalías y resolver rápidamente problemas como la desviación de los datos. También ayuda a gestionar los recursos indicando cuándo se necesitan actualizaciones, evitando costosas revisiones y manteniendo la pertinencia del modelo.

Buenas prácticas para la supervisión de modelos

Estas son algunas de las mejores prácticas que debe tener en cuenta al supervisar su modelo de visión por ordenador en producción:

• Realice un seguimiento periódico del rendimiento: Supervise continuamente el rendimiento del modelo para detectar cambios a lo largo del tiempo.
• Compruebe dos veces la calidad de los datos: Compruebe si faltan valores o hay anomalías en los datos.
• Utilice diversas fuentes de datos: Supervise los datos procedentes de diversas fuentes para obtener una visión completa del rendimiento del modelo.
• Combine técnicas de supervisión: Utilice una combinación de algoritmos de detección de desviaciones y enfoques basados en reglas para identificar una amplia gama de problemas.
• Supervise las entradas y salidas: Vigila tanto los datos que procesa el modelo como los resultados que produce para asegurarte de que todo funciona correctamente.
• Establezca alertas: Implemente alertas para comportamientos inusuales, como caídas de rendimiento, para poder realizar acciones correctivas rápidas.

Herramientas para la supervisión de modelos de IA

Puede utilizar herramientas de supervisión automatizada para facilitar la supervisión de los modelos tras su despliegue. Muchas de ellas ofrecen información y alertas en tiempo real. Estos son algunos ejemplos de herramientas de supervisión de modelos de código abierto que pueden funcionar juntas:

• Prometeo: Prometheus es una herramienta de monitorización de código abierto que recopila y almacena métricas para un seguimiento detallado del rendimiento. Se integra fácilmente con Kubernetes y Docker, recopilando datos a intervalos establecidos y almacenándolos en una base de datos de series temporales. Prometheus también puede rastrear puntos finales HTTP para recopilar métricas en tiempo real. Los datos recopilados pueden consultarse mediante el lenguaje PromQL.
• Grafana: Grafana es una herramienta de monitorización y visualización de datos de código abierto que le permite consultar, visualizar, alertar y comprender sus métricas independientemente de dónde estén almacenadas. Funciona bien con Prometheus y ofrece funciones avanzadas de visualización de datos. Puede crear paneles personalizados para mostrar métricas importantes para sus modelos de visión por ordenador, como la latencia de inferencia, las tasas de error y el uso de recursos. Grafana convierte los datos recopilados en cuadros de mando fáciles de leer con gráficos de líneas, mapas de calor e histogramas. También admite alertas, que pueden enviarse a través de canales como Slack para notificar rápidamente cualquier problema a los equipos.
• Evidentemente AI: Evidently AI es una herramienta de código abierto diseñada para monitorizar y depurar modelos de aprendizaje automático en producción. Genera informes interactivos a partir de pandas DataFrames, ayudando a analizar los modelos de aprendizaje automático. Evidentemente AI puede detectar la deriva de datos, la degradación del rendimiento del modelo, y otros problemas que puedan surgir con sus modelos desplegados.

Las tres herramientas presentadas anteriormente, Evidently AI, Prometheus y Grafana, pueden trabajar juntas a la perfección como una solución de monitorización de ML de código abierto que está lista para la producción. Evidently AI se utiliza para recopilar y calcular métricas, Prometheus almacena estas métricas y Grafana las muestra y configura alertas. Aunque hay muchas otras herramientas disponibles, esta configuración es una interesante opción de código abierto que proporciona capacidades sólidas para la supervisión y el mantenimiento de sus modelos.

Detección de anomalías y sistemas de alerta

Una anomalía es cualquier punto de datos o patrón que se desvía bastante de lo esperado. Con respecto a los modelos de visión por ordenador, las anomalías pueden ser imágenes muy diferentes de aquellas con las que se entrenó el modelo. Estas imágenes inesperadas pueden ser señales de problemas como cambios en la distribución de los datos, valores atípicos o comportamientos que podrían reducir el rendimiento del modelo. Establecer sistemas de alerta para detectar estas anomalías es una parte importante de la supervisión de modelos.

Al establecer niveles y límites de rendimiento estándar para las métricas clave, puede detectar los problemas a tiempo. Cuando el rendimiento supera estos límites, se activan las alertas, lo que permite una solución rápida. La actualización periódica y el reentrenamiento de los modelos con nuevos datos los mantiene pertinentes y precisos a medida que cambian los datos.

Aspectos a tener en cuenta al configurar umbrales y alertas

Cuando configure sus sistemas de alerta, tenga en cuenta estas buenas prácticas:

• Alertas estandarizadas: Utilice herramientas y formatos coherentes para todas las alertas, como el correo electrónico o aplicaciones de mensajería como Slack. La estandarización facilita la comprensión y la respuesta rápidas a las alertas.
• Incluir el comportamiento esperado: Los mensajes de alerta deben indicar claramente qué ha ido mal, qué se esperaba y el plazo evaluado. Esto ayuda a calibrar la urgencia y el contexto de la alerta.
• Alertas configurables: Haga que las alertas sean fácilmente configurables para adaptarse a las condiciones cambiantes. Permite editar los umbrales, posponer, desactivar o confirmar las alertas.

Detección de deriva de datos

La detección de la desviación de los datos es un concepto que ayuda a identificar cuándo las propiedades estadísticas de los datos de entrada cambian con el tiempo, lo que puede degradar el rendimiento del modelo. Antes de que decida volver a entrenar o ajustar sus modelos, esta técnica ayuda a detectar que hay un problema. La deriva de datos se ocupa de los cambios en el panorama general de los datos a lo largo del tiempo, mientras que la detección de anomalías se centra en la identificación de puntos de datos raros o inesperados que pueden requerir atención inmediata.

He aquí varios métodos para detectar la deriva de los datos:

Supervisión continua: Supervise periódicamente los datos de entrada y salida del modelo para detectar posibles desviaciones. Realice un seguimiento de las métricas clave y compárelas con los datos históricos para identificar cambios significativos.

Técnicas estadísticas: Utilice métodos como la prueba de Kolmogorov-Smirnov o el Índice de Estabilidad de la Población (IEP) para detectar cambios en las distribuciones de los datos. Estas pruebas comparan la distribución de los nuevos datos con los datos de entrenamiento para identificar diferencias significativas.

Deriva de rasgos: Supervise la deriva de las características individuales. A veces, la distribución general de los datos puede permanecer estable, pero las características individuales pueden desviarse. Identificar qué características se están desviando ayuda a afinar el proceso de reentrenamiento.

Mantenimiento de modelos

El mantenimiento de modelos es crucial para que los modelos de visión por ordenador sigan siendo precisos y pertinentes a lo largo del tiempo. El mantenimiento de modelos implica la actualización periódica y el reentrenamiento de los modelos, el tratamiento de la desviación de datos y la garantía de que el modelo sigue siendo relevante a medida que cambian los datos y los entornos. Quizá se pregunte en qué se diferencia el mantenimiento de modelos de la supervisión de modelos. La supervisión consiste en observar el rendimiento del modelo en tiempo real para detectar los problemas a tiempo. En cambio, el mantenimiento consiste en solucionar esos problemas.

Actualizaciones y reciclaje periódicos

Una vez implantado el modelo, al supervisarlo puede observar cambios en los patrones de datos o en el rendimiento, lo que indica una desviación del modelo. Las actualizaciones periódicas y el reentrenamiento se convierten en partes esenciales del mantenimiento del modelo para garantizar que éste pueda manejar nuevos patrones y escenarios. Existen varias técnicas que pueden utilizarse en función de la evolución de los datos.

Por ejemplo, si los datos cambian gradualmente con el tiempo, el aprendizaje incremental es un buen enfoque. El aprendizaje incremental consiste en actualizar el modelo con nuevos datos sin volver a entrenarlo completamente desde cero, lo que ahorra recursos informáticos y tiempo. Sin embargo, si los datos han cambiado drásticamente, un reentrenamiento completo periódico puede ser una mejor opción para garantizar que el modelo no se ajuste en exceso a los nuevos datos y pierda de vista los patrones anteriores.

Independientemente del método, la validación y las pruebas son imprescindibles tras las actualizaciones. Es importante validar el modelo en un conjunto de datos de prueba independiente para comprobar si hay mejoras o degradaciones del rendimiento.

Decidir cuándo volver a entrenar a su modelo

La frecuencia de reentrenamiento de su modelo de visión por ordenador depende de los cambios en los datos y del rendimiento del modelo. Vuelva a entrenar el modelo siempre que observe un descenso significativo del rendimiento o detecte una desviación de los datos. Las evaluaciones periódicas pueden ayudar a determinar el programa de reentrenamiento adecuado probando el modelo con nuevos datos. La supervisión de las métricas de rendimiento y los patrones de datos le permite decidir si su modelo necesita actualizaciones más frecuentes para mantener la precisión.

Documentación

Documentar un proyecto de visión por ordenador facilita su comprensión, reproducción y colaboración. Una buena documentación abarca la arquitectura del modelo, los hiperparámetros, los conjuntos de datos, las métricas de evaluación y mucho más. Proporciona transparencia, ayudando a los miembros del equipo y a las partes interesadas a entender qué se ha hecho y por qué. La documentación también ayuda en la resolución de problemas, el mantenimiento y las futuras mejoras al proporcionar una referencia clara de las decisiones y métodos anteriores.

Elementos clave que hay que documentar

Estos son algunos de los elementos clave que debe incluir la documentación del proyecto:

• Resumen del proyecto: Proporcione un resumen de alto nivel del proyecto, incluido el planteamiento del problema, el enfoque de la solución, los resultados esperados y el alcance del proyecto. Explique el papel de la visión por ordenador a la hora de abordar el problema y describa las fases y los resultados.
• Arquitectura del modelo: Detalle la estructura y el diseño del modelo, incluidos sus componentes, capas y conexiones. Explique los hiperparámetros elegidos y la justificación de su elección.
• Preparación de datos: Describa las fuentes de datos, tipos, formatos, tamaños y etapas de preprocesamiento. Hable de la calidad y fiabilidad de los datos y de las transformaciones aplicadas antes de entrenar el modelo.
• Proceso de formación: Documente el procedimiento de entrenamiento, incluidos los conjuntos de datos utilizados, los parámetros de entrenamiento y las funciones de pérdida. Explique cómo se ha entrenado el modelo y las dificultades encontradas durante el entrenamiento.
• Métricas de evaluación: Especifique los parámetros utilizados para evaluar el rendimiento del modelo, como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1. Incluya los resultados de rendimiento y un análisis de estas métricas.
• Pasos del despliegue: Describa los pasos seguidos para desplegar el modelo, incluidas las herramientas y plataformas utilizadas, las configuraciones de despliegue y cualquier reto o consideración específicos.
• Procedimiento de supervisión y mantenimiento: Proporcione un plan detallado para supervisar el rendimiento del modelo tras su despliegue. Incluya métodos para detectar y corregir la desviación de los datos y del modelo, y describa el proceso de actualización y reciclaje periódicos.

Herramientas de documentación

Hay muchas opciones para documentar proyectos de IA, y las herramientas de código abierto son especialmente populares. Dos de ellas son Jupyter Notebooks y MkDocs. Los Jupyter Notebooks permiten crear documentos interactivos con código incrustado, visualizaciones y texto, lo que los hace ideales para compartir experimentos y análisis. MkDocs es un generador de sitios estáticos fácil de configurar y desplegar, perfecto para crear y alojar documentación de proyectos en línea.

Conectar con la Comunidad

Unirse a una comunidad de entusiastas de la visión por computador puede ayudarle a resolver problemas y aprender más rápidamente. Aquí tienes algunas formas de conectar, obtener apoyo y compartir ideas.

Recursos comunitarios

• Problemas en GitHub: Echa un vistazo al repositorio GitHub deYOLO11 y utiliza la pestaña Cuestiones para hacer preguntas, informar de errores y sugerir nuevas funciones. La comunidad y los mantenedores son muy activos y solidarios.
• Ultralytics Servidor Discord: Únete al servidor Discord deUltralytics para chatear con otros usuarios y desarrolladores, obtener ayuda y compartir tus experiencias.

Documentación oficial

• Ultralytics YOLO11 Documentación: Visite la documentación oficial de YOLO11 para obtener guías detalladas y consejos útiles sobre diversos proyectos de visión por ordenador.

El uso de estos recursos le ayudará a resolver retos y a mantenerse al día de las últimas tendencias y prácticas en la comunidad de visión por ordenador.

Principales conclusiones

Hemos tratado consejos clave para supervisar, mantener y documentar sus modelos de visión por ordenador. Las actualizaciones periódicas y el reentrenamiento ayudan al modelo a adaptarse a nuevos patrones de datos. Detectar y corregir la desviación de los datos ayuda a mantener la precisión del modelo. La supervisión continua detecta los problemas a tiempo y una buena documentación facilita la colaboración y las actualizaciones futuras. Seguir estos pasos ayudará a que su proyecto de visión por ordenador siga teniendo éxito y sea eficaz a lo largo del tiempo.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cómo puedo supervisar el rendimiento de mi modelo de visión por ordenador desplegado?

Supervisar el rendimiento de su modelo de visión por ordenador desplegado es crucial para garantizar su precisión y fiabilidad a lo largo del tiempo. Puede utilizar herramientas como Prometheus, Grafana y Evidently AI para realizar un seguimiento de las métricas clave, detectar anomalías e identificar la desviación de los datos. Supervise regularmente las entradas y salidas, configure alertas de comportamiento inusual y utilice diversas fuentes de datos para obtener una visión completa del rendimiento de su modelo. Para más detalles, consulte nuestra sección sobre Supervisión de modelos.

¿Cuáles son las mejores prácticas para mantener los modelos de visión por ordenador después de su despliegue?

El mantenimiento de los modelos de visión por ordenador implica actualizaciones periódicas, reentrenamiento y supervisión para garantizar una precisión y pertinencia continuas. Las mejores prácticas incluyen:

• Supervisión continua: Realice un seguimiento periódico de las métricas de rendimiento y la calidad de los datos.
• Detección de deriva de datos: Utilice técnicas estadísticas para identificar cambios en las distribuciones de datos.
• Actualizaciones y reentrenamientos periódicos: Implemente un aprendizaje incremental o un reentrenamiento completo periódico en función de los cambios en los datos.
• Documentación: Mantenga una documentación detallada de la arquitectura del modelo, los procesos de formación y las métricas de evaluación. Para más información, visite nuestra sección Mantenimiento de modelos.

¿Por qué es importante la detección de la desviación de datos para los modelos de IA?

La detección de la desviación de los datos es esencial porque ayuda a identificar cuándo las propiedades estadísticas de los datos de entrada cambian con el tiempo, lo que puede degradar el rendimiento del modelo. Técnicas como la supervisión continua, las pruebas estadísticas (por ejemplo, la prueba de Kolmogorov-Smirnov) y el análisis de la desviación de las características pueden ayudar a detectar problemas en una fase temprana. El tratamiento de la desviación de datos garantiza que su modelo siga siendo preciso y relevante en entornos cambiantes. Obtenga más información sobre la detección de la desviación de datos en nuestra sección Detección de la desviación de datos.

¿Qué herramientas puedo utilizar para la detección de anomalías en modelos de visión por ordenador?

Para la detección de anomalías en modelos de visión por ordenador, herramientas como Prometheus, Grafana y Evidently AI son muy eficaces. Estas herramientas pueden ayudarte a configurar sistemas de alerta para detectar puntos de datos inusuales o patrones que se desvían del comportamiento esperado. Las alertas configurables y los mensajes estandarizados pueden ayudarte a responder rápidamente a posibles problemas. Obtenga más información en nuestra sección Detección de anomalías y sistemas de alerta.

¿Cómo puedo documentar eficazmente mi proyecto de visión artificial?

La documentación eficaz de un proyecto de visión artificial debe incluir:

• Resumen del proyecto: Resumen de alto nivel, planteamiento del problema y enfoque de la solución.
• Arquitectura del modelo: Detalles de la estructura del modelo, componentes e hiperparámetros.
• Preparación de datos: Información sobre fuentes de datos, pasos de preprocesamiento y transformaciones.
• Proceso de formación: Descripción del procedimiento de formación, conjuntos de datos utilizados y dificultades encontradas.
• Métricas de evaluación: Métricas utilizadas para la evaluación y el análisis del rendimiento.
• Pasos del despliegue: Pasos dados para el despliegue del modelo y cualquier reto específico.
• Procedimiento de supervisión y mantenimiento: Planifique la supervisión y el mantenimiento continuos. Para obtener directrices más completas, consulte nuestra sección Documentación.

Creado hace 5 meses ✏️ Actualizado hace 2 meses

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