Con el auge de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), está claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por ML, es necesario establecer prácticas e infraestructura de MLOps para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en entornos productivos. Algunos temas clave incluyen:
- Herramientas de MLOps
- Deriva del modelo y monitoreo
- Reentrenamiento continuo y versionado de modelos
- Versionado de datos, así como almacenamiento de artefactos.
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