Con la explosión de las aplicaciones de ML y la IA, es evidente que desarrollar un modelo preciso es solo una pieza del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por Machine Learning, es fundamental establecer prácticas e infraestructura de MLops para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:
- Herramientas de MLops
- Deriva de modelos y monitoreo
- Reentrenamiento sin interrupciones y control de versiones de modelos
- Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.
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