[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-118789-es":3,"doc-seo-118789-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},118789,687207020761,"Patrick","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",41,"Investigación e Informes","Aprovisionamiento de recursos para la ejecución de experimentos basados en Machine Learning a través de las guías MLops","La investigación aborda las necesidades de conocimiento transversal para ejecutar ciencia experimental con Machine Learning, donde el trabajo manual genera problemas técnicos por la diversidad de herramientas y perfiles y por el ciclo de vida del desarrollo. El trabajo se enfoca en la preparación de recursos y servicios requeridos para la experimentación. En ese contexto, MLOps busca reducir la deuda técnica mediante automatización con pipelines. Se plantea un prototipo de software para facilitar aprovisionamiento, creación, configuración, ejecución y versionamiento de experimentos científicos basados en ML, siguiendo técnicas y metodologías MLOps.","Universidad de Cuenca  \nFacultad de Ingeniería Carrera de Ingeniería de Sistemas  \nAprovisionamiento de recursos para la ejecución de experimentos basados en Machine Learning a través de las guías MLops  \nTrabajo de titulación previo a laobtención del título de Ingenierode Sistemas  \nAutor:  \nDavid Marcelo Peñafiel Mora  \nDaniel Andrés Seaman Mora  \nDirector:  \nVíctor Hugo Saquicela Galarza ORCID: 0000-0002-2438-9220  \nCuenca, Ecuador  \n2  \nResumen  \nDentro de la investigación científica, más allá del conocimiento específico que se requiere pararealizar la investigación, se necesita un poco de conocimiento dentro de otras áreas: Machine Learning, estadística, programación o bases de datos por mencionar algunas. Por otra parte, los flujos manuales de Machine Learning llegan a presentar diversos problemas técnicos, debido a la variedad de herramientas y profesionales que se involucran en estos procesos, especialmente al tomar en cuenta el ciclo de vida del desarrollo de Machine Learning. Esto implica que al realizar experimentación, existan problemáticas desde la preparación de los recursos y servicios necesarios para llevar a cabo este tipo de procedimientos. Debido a esto, áreas como MLOps tratan de reducir la deuda técnica en el desarrollo de aplicaciones basadas en Machine Learning, esto se realiza fomentando la automatización de procesos mediante lo que se conoce como pipelines MLOps. Bajo este contexto, en el presente trabajo se plantea la creación de un prototipo de software que facilite el aprovisionamiento de las herramientas necesarias para la creación, configuración, ejecución y versionamiento de experimentos científicos basados en Machine Learning mediante la utilización de técnicas y metodologías MLOps.  \nPalabras clave: aprovisionamiento, MLOps, pipelines, experimento  \nDavid Marcelo Peñafiel Mora-Daniel Andres Seaman Mora  \n3  \nAbstract  \nWithin scientific research, beyond the specific knowledge required to conduct research, some knowledge is needed in other areas such as machine learning, statistics, programming, or databases, to name a few. On the other hand, manual machine learning workflows can present various technical issues due to the variety of tools and professionals involved in these processes, especially when considering the machine learning development lifecycle. This implies that during experimentation, there may be issues starting with the preparation of necessary resources and services to carry out such procedures. Due to this, areas such as MLOps seek to reduce technical debt in the development of machine learning-based applications by promoting process automation through what is known as MLOps pipelines. In this context, this paper proposes the creation of a software prototype that facilitates the provisioning of necessary tools for the creation, configuration, execution, and versioning of scientific experiments based on machine learning using MLOps techniques and methodologies.  \nKeywords:Provisioning, MLOps, pipelines, experiments  \nDavid Marcelo Peñafiel Mora-Daniel Andres Seaman Mora  \n4  \nÍndice de contenidos  \n1 Introducción 12  \n2 Antecedentes y Trabajos Relacionados 15  \n2.1 Tecnología de contenedores .............................. 15  \n2.2 Ontologías ........................................ 17  \n2.2.1 Ontologías para la representación de experimentos basados en Machine Learning ..................................... 18  \n2.3 Airflow .......................................... 19  \n2.3.1 Descripción General de Arquitectura ...................... 20  \n2.3.2 DAGs en Airflow ................................. 20  \n2.4 DevOps ......................................... 22  \n2.5 MLOps .......................................... 23  \n2.5.1 Ciclo de vida de MLOps ............................. 24  \n2.5.2 Herramientas para administración de MLOPS ................ 25  \n2.5.3 Herramientas para MLOps ........................... 26  \n2.5.4 Otras herramientas de Machine Learning ................... 28  \n2.5.5","cbCaieePkcpBUJRG","https://ap.wps.com/l/cbCaieePkcpBUJRG","pdf",5790449,3,1,107,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Antecedentes y Trabajos Relacionados\n## Tecnología de contenedores\n## Ontologías\n### Ontologías para la representación de experimentos basados en Machine Learning\n## Airflow\n### Descripción General de Arquitectura\n### DAGs en Airflow\n## DevOps\n## MLOps\n### Ciclo de vida de MLOps\n### Herramientas para administración de MLOPS\n### Herramientas para MLOps\n### Otras herramientas de Machine Learning\n### Análisis del estado actual de las herramientas\n# Escenario\n# Diseño e Implementación de la herramienta\n## Representación de experimentos\n### Ejemplo de uso de Ontología\n## Arquitectura del sistema\n### Front End\n### API\n### Ambientes de ejecución\n### Orquestación\n### Almacenamiento\n### Proceso completo\n# Caso de uso: Encuestas\n## Aprovisionamiento de Recursos\n## Ingesta de datos\n## Exploración y Procesamiento de datos\n## Construcción del modelo y validación\n## Comparación de Resultados\n# Conclusiones y trabajos futuros\n## Conclusiones\n## Trabajos futuros\n# Anexo A Manual de usuario\n## Administración de datasets\n### Creación de versión de dataset\n## Administración de experimentos\n### Creación de versión de experimento\n## Descripción y ejecución de experimento\n# Anexo B Manual de Desarrollo\n## Instalación de sistema\n## Ejecución de sistema\n## Dependencias\n## Airflow","[{\"question\":\"Por qué surge la necesidad de MLOps en la ejecución de experimentos basados en Machine Learning?\",\"answer\":\"Los flujos manuales pueden presentar problemas técnicos por la variedad de herramientas y profesionales, especialmente considerando el ciclo de vida del desarrollo. 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