Diseño e implementación de Backend para framework Dashai

Abstract

Hoy en d´ıa estamos evidenciando grandes avances en el campo del Machine Learning, tanto a nivel cient´ıfico como empresarial. Cada d´ıa existen nuevos servicios que utilizan Machine Learning para generar mejores soluciones a problemas de transporte, salud, entretenci´on, etc.. Este contexto ha permitido el desarrollo de una infinidad de softwares y frameworks que permiten desarrollar modelos de Machine Learning y dejarlos disponibles para su uso masivo. Sin embargo, existe una oferta escasa de herramientas que permitan hacer esto con modelos del estado del arte y de forma gratuita y amigable al usuario con poco conocimiento en programaci´on. Es gracias a esto que nace DashAI , un framework de c´odigo abierto, local y gratuito que permite entrenar modelos de Machine Learning de forma sencilla gracias a su interfaz gr´afica y que soporta modelos del estado del arte debido a su arquitectura extensible. No obstante, DashAI , a tiempo de realizaci´on de esta memoria, es un software que se encuentra a´un en desarrollo y por tanto no est´a exento de problemas. Es as´ı como nace la motivaci´on de realizar este trabajo de t´ıtulo para resolver algunos de los problemas presentes en DashAI . Los problemas a abordar en este trabajo son el fuerte acoplamiento que este presenta entre su frontend y backend, la necesidad de definir puntos de guardado para los usuarios que utilicen la aplicaci´on y la necesidad de evitar mantener al usuario en espera mientras se realiza el entrenamiento de modelos de Machine Learning. Es frente a esto que el memorista propone resolver estos problemas mediante la elaboraci´on de una API RESTful extensible capaz de separar el frontend del backend de DashAI , dise˜nar e implementar un modelo de datos que almacene la informaci´on necesaria para que un usuario pueda tener puntos de guardado que le permitan retomar procesos iniciados previamente y dise˜nar e implementar una cola de trabajos que permita ejecutar los entrenamientos solicitados por el usuario de forma as´ıncrona, permitiendo que la aplicaci´on siga funcionando mientras se entrenan los modelos de Machine Learning. En este documento se muestran todos los dise˜nos elaborados por el memorista junto con las implementaciones desarrolladas para dejar dichos elementos disponibles en DashAI . Todo el desarrollo realizado por el memorista fue evaluado mediante la ejecuci´on de tests unitarios, revisiones de ingenieros titulados y pruebas de integraci´on con el resto del framework.