Mantener tus modelos de visión artificial después de la implantación

Introducción

Si estás aquí, podemos suponer que has completado muchos pasos en tu proyecto de visión por ordenador: desde la recopilación de requisitos, la anotación de datos y el entrenamiento del modelo hasta su despliegue final. Ahora tu aplicación está funcionando en producción, pero tu proyecto no termina aquí. La parte más importante de un proyecto de visión artificial es asegurarte de que tu modelo sigue cumpliendo los objetivos de tu proyecto a lo largo del tiempo, y ahí es donde entran en escena la supervisión, el mantenimiento y la documentación de tu modelo de visión artificial.

En esta guía, examinaremos más detenidamente cómo puedes mantener tus modelos de visión por ordenador después de su despliegue. Exploraremos cómo la supervisión del modelo puede ayudarte a detectar problemas en una fase temprana, cómo mantener tu modelo preciso y actualizado, y por qué la documentación es importante para la resolución de problemas.

El seguimiento del modelo es clave

Vigilar de cerca tus modelos de visión por ordenador desplegados es esencial. 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 realizar un seguimiento del rendimiento del modelo, detectar anomalías y abordar rápidamente problemas como la desviación de datos. También ayuda a gestionar los recursos indicando cuándo se necesitan actualizaciones, evitando costosas revisiones y manteniendo la relevancia del modelo.

Buenas prácticas para la supervisión de modelos

He aquí algunas buenas prácticas que debes tener en cuenta al supervisar tu modelo de visión por ordenador en producción:

• Haz un seguimiento regular del rendimiento: Controla continuamente el rendimiento del modelo para detectar cambios a lo largo del tiempo.
• Comprueba dos veces la calidad de los datos: Comprueba si faltan valores o hay anomalías en los datos.
• Utiliza diversas fuentes de datos: Controla los datos de varias fuentes para obtener una visión completa del rendimiento del modelo.
• Combina técnicas de supervisión: Utiliza una mezcla de algoritmos de detección de desviaciones y enfoques basados en reglas para identificar una amplia gama de problemas.
• Supervisa las entradas y salidas: Vigila tanto los datos que procesa el modelo como los resultados que produce para asegurarte de que todo funciona correctamente.
• Establece alertas: Implementa alertas para comportamientos inusuales, como caídas de rendimiento, para poder realizar acciones correctivas rápidas.

Herramientas para la supervisión de modelos de IA

Puedes utilizar herramientas de supervisión automatizada para facilitar la supervisión de los modelos tras su despliegue. Muchas herramientas ofrecen información en tiempo real y funciones de alerta. He aquí algunos ejemplos de herramientas de supervisión de modelos de código abierto que pueden funcionar juntas:

• Prometeo: Prometheus es una herramienta de supervisión 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 raspar puntos finales HTTP para recopilar métricas en tiempo real. Los datos recogidos pueden consultarse utilizando el lenguaje PromQL.
• Grafana: Grafana is an open-source data visualization and monitoring tool that allows you to query, visualize, alert on, and understand your metrics no matter where they are stored. It works well with Prometheus and offers advanced data visualization features. You can create custom dashboards to show important metrics for your computer vision models, like inference latency, error rates, and resource usage. Grafana turns collected data into easy-to-read dashboards with line graphs, heat maps, and histograms. It also supports alerts, which can be sent through channels like Slack to quickly notify teams of any issues.
• Evidently AI: Evidently AI is an open-source tool designed for monitoring and debugging machine learning models in production. It generates interactive reports from pandas DataFrames, helping analyze machine learning models. Evidently AI can detect data drift, model performance degradation, and other issues that may arise with your deployed models.

Las tres herramientas presentadas anteriormente, Evidently AI, Prometheus y Grafana, pueden trabajar juntas a la perfección como una solución de monitorización ML totalmente 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 establece alertas. Aunque hay muchas otras herramientas disponibles, esta configuración es una interesante opción de código abierto que proporciona sólidas capacidades para la supervisión y el mantenimiento de tus modelos.

Sistemas de Detección de Anomalías y Alertas

An anomaly is any data point or pattern that deviates quite a bit from what is expected. With respect to computer vision models, anomalies can be images that are very different from the ones the model was trained on. These unexpected images can be signs of issues like changes in data distribution, outliers, or behaviors that might reduce model performance. Setting up alert systems to detect these anomalies is an important part of model monitoring.

Estableciendo niveles de rendimiento estándar y límites para las métricas clave, puedes detectar los problemas a tiempo. Cuando el rendimiento se sale de esos límites, se disparan las alertas, lo que provoca correcciones rápidas. Actualizar y reentrenar periódicamente los modelos con nuevos datos los mantiene relevantes y precisos a medida que cambian los datos.

Aspectos a tener en cuenta al configurar umbrales y alertas

Cuando configures tus sistemas de alerta, ten en cuenta estas buenas prácticas:

• Alertas estandarizadas: Utiliza herramientas y formatos coherentes para todas las alertas, como el correo electrónico o aplicaciones de mensajería como Slack. La estandarización te facilita comprender y responder rápidamente a las alertas.
• Incluye el comportamiento esperado: Los mensajes de alerta deben indicar claramente lo que ha ido mal, lo que se esperaba y el plazo evaluado. Esto te ayuda a calibrar la urgencia y el contexto de la alerta.
• Alertas configurables: Haz que las alertas sean fácilmente configurables para adaptarse a las condiciones cambiantes. Permítete editar umbrales, posponer, desactivar o reconocer alertas.

Detección de Deriva de Datos

La detección de la deriva 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 decidas volver a entrenar o ajustar tus 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 identificar puntos de datos raros o inesperados que pueden requerir atención inmediata.

Aquí tienes varios métodos para detectar la deriva de los datos:

Supervisión continua: Supervisa regularmente los datos de entrada y salida del modelo para detectar signos de desviación. Haz un seguimiento de las métricas clave y compáralas con los datos históricos para identificar cambios significativos.

Statistical Techniques: Use methods like the Kolmogorov-Smirnov test or Population Stability Index (PSI) to detect changes in data distributions. These tests compare the distribution of new data with the training data to identify significant differences.

Deriva de rasgos: Controla 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 los 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 actualizar y volver a entrenar los modelos con regularidad, abordar la desviación de datos y garantizar que el modelo siga siendo relevante a medida que cambian los datos y los entornos. Quizá te preguntes 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. El mantenimiento, en cambio, consiste en solucionar esos problemas.

Actualizaciones y reciclaje periódicos

Una vez desplegado un modelo, mientras lo supervisas, puedes notar cambios en los patrones de datos o en el rendimiento, lo que indica una deriva 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. Hay algunas técnicas que puedes utilizar en función de cómo cambien tus 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 reentrenarlo completamente desde cero, lo que ahorra recursos informáticos y tiempo. Sin embargo, si los datos han cambiado drásticamente, un reentrenamiento completo periódico podría ser una mejor opción para garantizar que el modelo no se ajuste en exceso a los nuevos datos y pierda de vista los patrones más antiguos.

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 degradación del rendimiento.

Decidir cuándo volver a entrenar a tu modelo

The frequency of retraining your computer vision model depends on data changes and model performance. Retrain your model whenever you observe a significant performance drop or detect data drift. Regular evaluations can help determine the right retraining schedule by testing the model against new data. Monitoring performance metrics and data patterns lets you decide if your model needs more frequent updates to maintain accuracy.

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 comprender 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 a documentar

Estos son algunos de los elementos clave que deben incluirse en la documentación del proyecto:

• Resumen del proyecto: Proporciona un resumen de alto nivel del proyecto, incluyendo el planteamiento del problema, el enfoque de la solución, los resultados esperados y el alcance del proyecto. Explica el papel de la visión por ordenador a la hora de abordar el problema y esboza las etapas y los resultados.
• Arquitectura del modelo: Detalla la estructura y el diseño del modelo, incluidos sus componentes, capas y conexiones. Explica los hiperparámetros elegidos y la justificación de estas elecciones.
• Preparación de datos: Describe las fuentes de datos, tipos, formatos, tamaños y pasos de preprocesamiento. Discute la calidad de los datos, su fiabilidad y las transformaciones aplicadas antes de entrenar el modelo.
• Training Process: Document the training procedure, including the datasets used, training parameters, and loss functions. Explain how the model was trained and any challenges encountered during training.
• Evaluation Metrics: Specify the metrics used to evaluate the model's performance, such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Include performance results and an analysis of these metrics.
• Pasos del despliegue: Describe los pasos dados para desplegar el modelo, incluyendo las herramientas y plataformas utilizadas, las configuraciones de despliegue y cualquier reto o consideración específicos.
• Procedimiento de supervisión y mantenimiento: Proporciona un plan detallado para supervisar el rendimiento del modelo tras su despliegue. Incluye métodos para detectar y abordar la desviación de los datos y del modelo, y describe el proceso de actualización y reentrenamiento periódicos.

Herramientas para la documentación

Hay muchas opciones cuando se trata de documentar proyectos de IA, y las herramientas de código abierto son especialmente populares. Dos de ellas son los Cuadernos Jupyter y MkDocs. Los Cuadernos Jupyter te 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.

Conecta con la Comunidad

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

Recursos comunitarios

• GitHub Issues: Check out the YOLO11 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The community and maintainers are highly active and supportive.
• 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 Documentation: Visit the official YOLO11 documentation for detailed guides and helpful tips on various computer vision projects.

El uso de estos recursos le ayudará a resolver desafíos y a mantenerse al día con las últimas tendencias y prácticas de la comunidad de visión artificial.

Conclusiones clave

Cubrimos consejos clave para supervisar, mantener y documentar tus 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 que tu modelo siga siendo preciso. 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 tu proyecto de visión computerizada siga siendo exitoso y eficaz a lo largo del tiempo.

PREGUNTAS FRECUENTES

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

Supervisar el rendimiento de tu modelo de visión por ordenador desplegado es crucial para garantizar su precisión y fiabilidad a lo largo del tiempo. Puedes utilizar herramientas como Prometheus, Grafana y Evidently AI para realizar un seguimiento de las métricas clave, detectar anomalías e identificar la deriva de los datos. Supervisa regularmente las entradas y salidas, configura alertas de comportamiento inusual y utiliza diversas fuentes de datos para obtener una visión completa del rendimiento de tu modelo. Para más detalles, consulta nuestra sección sobre Monitorización de Modelos.

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

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

• Supervisión continua: Realiza un seguimiento regular de las métricas de rendimiento y de la calidad de los datos.
• Detección de Deriva de Datos: Utiliza técnicas estadísticas para identificar cambios en las distribuciones de los datos.
• Actualizaciones y reentrenamientos periódicos: Implementa el aprendizaje incremental o el reentrenamiento completo periódico en función de los cambios en los datos.
• Documentación: Mantén una documentación detallada de la arquitectura del modelo, los procesos de formación y las métricas de evaluación. Para más información, visita nuestra sección Mantenimiento del modelo.

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

La detección de la deriva 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 monitorización continua, las pruebas estadísticas (por ejemplo, la prueba de Kolmogorov-Smirnov) y el análisis de la desviación de las características pueden ayudar a detectar los problemas a tiempo. Abordar la deriva de datos garantiza que tu modelo siga siendo preciso y relevante en entornos cambiantes. Más información sobre la detección de la deriva de datos en nuestra sección Detección de la deriva de datos.

What tools can I use for anomaly detection in computer vision models?

Para la detección de anomalías en modelos de visión informática, 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. Explora más en nuestra sección de 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, componentes e hiperparámetros del modelo.
• Preparación de datos: Información sobre fuentes de datos, pasos de preprocesamiento y transformaciones.
• Proceso de entrenamiento: Descripción del procedimiento de entrenamiento, conjuntos de datos utilizados y dificultades encontradas.
• Métricas de evaluación: Métricas utilizadas para la evaluación y el análisis del rendimiento.
• Deployment Steps: Steps taken for model deployment and any specific challenges.
• Procedimiento de supervisión y mantenimiento: Planifica la supervisión y el mantenimiento continuos. Para obtener directrices más completas, consulta nuestra sección Documentación.

📅 Created 3 months ago ✏️ Updated 22 days ago

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