Dada la expansión de las aplicaciones de ML y la IA, es claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear exitosamente un producto impulsado por Machine Learning, se deben establecer prácticas e infraestructura de MLOps para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:
- Herramientas de MLOps
- Deriva del modelo y monitoreo
- Reentrenamiento sin interrupciones y control de versiones de modelos
- Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.
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