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