MLOps en Producción · Lección 11
¿Qué ventaja da definir un pipeline de ML como código?
Es versionable, repetible y se puede ejecutar de forma automática y consistente
Elimina la necesidad de datos
Solo funciona con notebooks manuales
Impide reutilizar pasos
MLOps en Producción · Lección 11
Completa el código
Un pipeline de ML se compone de pasos encadenados, cada uno con entradas y
Revisa: cada paso tiene entradas y salidas.
MLOps en Producción · Lección 11
¿Por qué separar el pipeline en pasos pequeños facilita el mantenimiento?
Pista: pasos modulares se reutilizan, se depuran por separado y permiten cachear resultados ya calculados.
✓
¡Lección completada!
Pipelines de ML como código
0
XP ganado
3
Vidas restantes