Con el auge de las aplicaciones de ML y la IA, está claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto basado en Machine Learning, es necesario crear 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 supervisión
- Reentrenamiento fluido y control de versiones de modelos
- Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.
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