Guía paso a paso para pasar de un notebook local a sistemas de machine learning productivos en Google Cloud, usando Vertex AI, BigQuery y Cloud Storage, con ejemplos de AutoML, entrenamiento personalizado, despliegue a endpoints y prácticas de MLOps para mantener modelos en producción.
Autor: Claudio Peña
Preparación del entorno en Google Cloud
El documento propone crear un proyecto en la consola de Google Cloud, activar la facturación con un presupuesto para alertas y habilitar APIs clave como Vertex AI, BigQuery y Cloud Storage.
Plantea tres puertas de entrada al desarrollo: Cloud Shell con el SDK (gcloud, bq, gsutil), el SDK local con autenticación por línea de comandos y Vertex AI Workbench como notebooks gestionados con bibliotecas precargadas e integración directa a datos.
Recomienda fijar una estructura mínima: un bucket en Cloud Storage para datasets y artefactos de entrenamiento, un dataset en BigQuery para datos tabulares y un notebook en Workbench para análisis exploratorio.
Subraya que la nube resuelve la brecha entre prototipos y sistemas escalables: versionado de datos y modelos, reentrenos automáticos, baja latencia en inferencia y permisos cruzados vía IAM para que Vertex AI pueda leer de BigQuery y Storage.
La guía insiste en elegir regiones coherentes entre servicios y en crear buckets con nombres únicos, verificando cuotas y accesos antes de entrenar para evitar errores comunes.
El verdadero trabajo del Machine Learning Engineer actual abarca construir el ciclo de vida completo involucrado: procesar enormes cantidades de datos en tiempo real, gestionar el versionado de los datos y modelos, reentrenar automáticamente cuando el rendimiento cae y desplegar un modelo como un servicio online con baja latencia…por nombrar lo más importante.
Datos, notebooks y entrenamiento en Vertex AI
La ruta de datos comienza cargando tablas en BigQuery desde CSV, transferencias o consola, y consultándolas con SQL o desde pandas en Workbench. Se promueven buenas prácticas: limpieza, creación de variables y persistencia del dataset procesado en Storage o BigQuery para trazabilidad.
Con el proyecto listo, Vertex AI ofrece dos caminos de entrenamiento. AutoML Tabular permite construir modelos de clasificación, regresión y forecasting sin código, optimizando hiperparámetros y entregando métricas, matriz de confusión y un modelo registrable y desplegable.
Para control total, el entrenamiento personalizado en Workbench usa frameworks como TensorFlow o PyTorch, con envío del job a Vertex AI mediante SDK y elección de recursos como CPU, GPU o TPU.
BigQuery ML aparece como alternativa para crear modelos directamente con SQL sin mover datos, acelerando ciclos cuando el equipo domina el ecosistema de BigQuery.
El texto aporta ejemplos de código: consultas a BigQuery, creación de columnas derivadas, carga de datasets a Vertex AI y ejecución de AutoML con budget mínimo (milli node hours) y objetivo de optimización, aclarando que el run es sincrónico y que el estado también se puede seguir desde la consola.
El ecosistema de Vertex se compone de varios elementos. Workbench, BigQuery y los procesos de creación y publicación de modelos son los pilares para completar todos los procesos de ML.
Despliegue, monitoreo y MLOps en producción
Una vez validado el modelo, Vertex AI habilita su publicación como endpoint HTTPS para predicciones en tiempo real, ya sea desde la interfaz o vía SDK/gcloud, con control de tipo de máquina y distribución de tráfico.
El consumo se ilustra con un ejemplo de inferencia que envía una instancia JSON y recibe probabilidades. Para sostener calidad en el tiempo, el material introduce prácticas de MLOps: registro de versiones en el Model Registry, monitoreo de deriva y rendimiento, análisis de sesgo y explicabilidad, y orquestación de flujos repetibles con Vertex AI Pipelines para reentrenos y validaciones continuas.
Además, destaca el Model Garden de Vertex AI con más de 200 modelos preentrenados, incluidos grandes modelos de lenguaje y visión de Google y terceros, que se pueden probar, adaptar y desplegar rápidamente, así como AI Studio para experimentar con modelos generativos en tareas de texto, código, imágenes y audio.
En conjunto, el itinerario describe cómo configurar cuentas y permisos, organizar datos, entrenar con AutoML o código propio, publicar servicios de inferencia y establecer el ciclo de vida operativo, logrando que proyectos de ML escalen con seguridad y rendimiento en Google Cloud.
Vertex AI incluye herramientas de MLOps (Machine Learning Operations) que automatizan las tareas de actualización, evaluación continua y monitoreo. Podemos registrar versiones de modelos en el Registro de modelos de Vertex AI, realizar análisis de sesgo o explicabilidad, y monitorear la deriva de datos en producción con el Monitoreo de Modelos.
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