MLOps en Producción · Lección 01
¿Qué problema principal resuelve MLOps frente a desarrollar modelos solo en un notebook?
Lleva los modelos a producción de forma repetible, monitoreada y mantenible, aplicando prácticas de DevOps al ciclo de vida del machine learning
Elimina la necesidad de tener datos para entrenar modelos
Solo sirve para entrenar modelos más rápido, sin relación con producción
Reemplaza por completo a los científicos de datos
MLOps en Producción · Lección 01
Completa el código
MLOps aplica al machine learning las prácticas de
Revisa: aplica las prácticas de DevOps al ciclo de vida del ML.
MLOps en Producción · Lección 01
¿Por qué un modelo que funciona bien en un notebook puede fallar al pasar a producción?
Pista: en producción cambian los datos, el entorno y la escala, y sin reproducibilidad ni monitoreo nadie detecta la degradación.
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Qué es MLOps y por qué existe
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