Kubeflow en Producción · Lección 25
¿Qué ventaja da integrar Kubeflow con un Model Registry externo (o el propio de Kubeflow) al finalizar un pipeline de entrenamiento?
Permite registrar automáticamente el modelo resultante con su versión y metadata, facilitando su descubrimiento y promoción controlada hacia un InferenceService de producción posteriormente
El Model Registry reemplaza por completo la necesidad de tener KServe para el serving del modelo
Solo puede registrar exactamente un único modelo en toda la vida útil del registro
Elimina por completo la necesidad de tener versionado de los datos usados para entrenar el modelo
Kubeflow en Producción · Lección 25
Completa el código
El registro automático al final del pipeline facilita la trazabilidad y el
Revisa: facilita la trazabilidad y el linaje del modelo producido.
Kubeflow en Producción · Lección 25
¿Por qué registrar automáticamente cada modelo producido por un pipeline (en vez de hacerlo manualmente) reduce el riesgo de perder la trazabilidad de qué pipeline exacto generó cada versión de modelo?
Pista: si el registro dependiera de que alguien lo hiciera manualmente cada vez, sería fácil olvidar registrar alguna ejecución específica del pipeline; automatizarlo como parte del propio flujo garantiza que cada modelo producido quede documentado de forma consistente y trazable a su origen exacto.
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Integración con Model Registry
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