Procesamiento del Lenguaje Natural Aplicado en la Empresa

Parte III. Fuera del Muro

¡Enhorabuena! Ahora ya sabes lo suficiente sobre PNL como para leer y comprender las últimas investigaciones y poner en práctica cada parte del proceso para resolver las tareas más comunes de la PNL desde cero.

Pero cuando se implementan modelos en producción, hay que tener en cuenta muchas más cosas. ¿Dónde ejecutas tu modelo: en el cliente o en un servidor? ¿Cómo gestionas múltiples peticiones simultáneas? ¿Cómo integras tu modelo PyTorch, que sólo es accesible desde Python, en una aplicación web JavaScript? ¿Cómo te entrenas con los nuevos datos reales de los usuarios? ¿Cómo detectas y gestionas los errores de tu modelo mientras está en producción? ¿Cómo escalas el entrenamiento a través de conjuntos de datos muy grandes y múltiples nodos?

En realidad, muchas de estas preguntas no tienen una respuesta perfecta, pero en esta sección intentaremos arrojar algo de luz sobre las herramientas y tecnologías que son importantes para la producción de modelos en el mundo real.

Muchos de los temas tratados en estos próximos capítulos no están, estrictamente hablando, directamente relacionados con la PNL. Son lo que llamamos conceptos "fuera de la caja" en el Capítulo 1. No obstante, es importante tenerlos en cuenta a la hora de llevar tus modelos de PNL de un divertido proyecto paralelo a una investigación a gran escala y a una implementación en el mundo real que tenga un impacto en seres humanos reales.