MLOps en Producción · Lección 19
¿Qué aporta KServe al servir modelos en Kubernetes?
Un recurso InferenceService que gestiona despliegue, autoescalado y endpoints estandarizados para modelos
Reemplaza a Kubernetes
Solo entrena modelos
Un sistema de versionado de datos
MLOps en Producción · Lección 19
Completa el código
En KServe un modelo se despliega mediante un recurso llamado
Revisa: mediante un InferenceService.
MLOps en Producción · Lección 19
¿Por qué el autoescalado (incluso a cero) reduce costos al servir modelos con tráfico variable?
Pista: los recursos se ajustan a la demanda real y se liberan cuando no hay tráfico, evitando pagar capacidad ociosa.
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KServe y serving en Kubernetes
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