Kubeflow en Producción · Lección 26
¿Qué información rastrea ML Metadata (MLMD) a lo largo de la ejecución de un pipeline de Kubeflow?
Las relaciones entre artefactos, ejecuciones y contextos del pipeline, permitiendo reconstruir el linaje completo de cómo se produjo un modelo específico a partir de qué datos y parámetros
MLMD reemplaza por completo la necesidad de tener el propio pipeline ejecutándose realmente
Solo rastrea información de pipelines que fallaron, ignorando por completo las ejecuciones exitosas
Elimina por completo la necesidad de tener un Model Registry separado para versionar modelos
Kubeflow en Producción · Lección 26
Completa el código
MLMD permite reconstruir de qué datos exactos se produjo un
Revisa: permite reconstruir de qué datos exactos se produjo un modelo específico.
Kubeflow en Producción · Lección 26
¿Por qué poder reconstruir el linaje completo de un modelo (qué datos, código y parámetros lo produjeron) es especialmente valioso al investigar por qué un modelo específico en producción tiene un comportamiento inesperado?
Pista: sin esa trazabilidad completa, sería muy difícil determinar retroactivamente exactamente qué combinación específica de datos, código y parámetros produjo ese modelo particular con el comportamiento problemático; el linaje de MLMD permite reconstruir ese origen exacto para investigar la causa raíz real.
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¡Lección completada!
Metadata y linaje con ML Metadata (MLMD)
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