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MLOps

Conjunto de prácticas para llevar modelos de ML a producción y mantenerlos confiables.

MLOps es el DevOps aplicado al machine learning: versionamiento de modelos y datos, deployment, monitoring, retraining automático. Herramientas: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker.

Ejemplos prácticos

  • Versionamiento de modelos con MLflow
  • A/B testing de modelos en producción
  • Monitoring de model drift
  • Retraining programado

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