Con el auge de las aplicaciones de ML y la IA, es claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por aprendizaje automático, se deben crear prácticas e infraestructura de MLops para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:
- Herramientas de MLops
- Deriva del modelo y monitoreo
- Retrainment sin interrupciones y versionado de modelos
- Versionado de datos y almacenamiento de artefactos.
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