Con el auge de las aplicaciones de ML y la IA, es claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por aprendizaje automático, es necesario implementar 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 continuo y versionado de modelos
- Versionado de datos y almacenamiento de artefactos.
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