Buenas prácticas para notebooks y gestión de modelos con Python/Pyspark

En el ecosistema de ciencia de datos, la 🗂️ organización, ⚙️ modularidad y 🔗 trazabilidad son fundamentales para el éxito de proyectos de machine learning.

Esta guía detallada explorará las 📋 mejores prácticas para trabajar con 📓 notebooks en python/pyspark y gestionar el ciclo de vida de modelos utilizando 🧪 MLflow. VEAMOS:

1. Organización Estratégica de Notebooks: Lo primero que tenés que hacer como siempre es ordenarte. Gobierno!

a) Estructuración Modular

La clave para un proyecto de datos eficiente es dividir el flujo de trabajo en notebooks especializados:

b) Convención de Nombres

Utilizá una nomenclatura clara y secuencial:

01_data_ingestion.ipynb
02_data_processing.ipynb
03_feature_engineering.ipynb
04_model_training.ipynb
05_model_inference.ipynb        

c) Modularización Inteligente

c.1) Funciones Reutilizables: Creá scripts de utilidades para compartir código entre notebooks:

# utils.py
def clean_data(df):
    return df.dropna()

def feature_scaling(df):
    return (df - df.mean()) / df.std()        

c.2) Widgets Dinámicos: Parametrizá tus notebooks para mayor flexibilidad:

dbutils.widgets.text("input_path", "/mnt/raw_data/")
input_path = dbutils.widgets.get("input_path")        

2. Gestión del ciclo de vida de modelos ML: y aquí vamos a tener que hacer un tratamiento por experimentos!

a) Experimentación Estructurada

Definí experimentos

mlflow.set_experiment("/Users/tu_usuario/proyecto_rendimiento")

with mlflow.start_run() as run:
    mlflow.set_tag("modelo", "RandomForest")
    mlflow.set_tag("cliente", "piloto_1")        

b) Versionado Avanzado

Registrá modelos

# Registrar modelo después del entrenamiento
model_uri = f"runs:/{run.info.run_id}/model"
mlflow.register_model(model_uri, "RendimientoModelo")

# Gestionar estados del modelo
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="RendimientoModelo",
    version=1,
    stage="Production"
)        

c) Trazabilidad Completa

Hacé un registro detallado

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_params({
        "profundidad": 10,
        "n_estimadores": 100
    })
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")        

3. Mejores Prácticas de Deployment: finalmente hay que salir a producción!

a) Validación Previa

• Probá los modelos en etapa Staging antes de producción
• Usá datos recientes para validación

b) Servir Modelos

Vamos a quedar listos para exponer por APIs...

from mlflow.pyfunc import load_model

model = load_model("models:/RendimientoModelo/Production")
predicciones = model.predict(nuevos_datos)        

Conclusiones

Si implementás estas prácticas tienes altas chances de mejorar la:

📜 Reproducibilidad de experimentos

🔗 Trazabilidad de modelos

📈 Escalabilidad de proyectos de machine learning

La combinación de 📓 notebooks modulares y 🧪 una buena gestión del ciclo de modelos ML transforma proyectos de datos en procesos sistemáticos y controlados.

¿Y ahora estás listo para gestionar de la mejor manera scripts de ML en tu organización?        

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