Inteligencia Artificial
Qué es MLOps
Prácticas DevOps para aprendizaje automático
MLOps (Machine Learning Operations) — un conjunto de prácticas que combinan el desarrollo de modelos ML (ML) y la operación de despliegue (Ops) para automatizar y estandarizar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
Componentes Clave
- Control de versiones — versionado de datos, modelos y código
- CI/CD para ML — pipelines automatizados de entrenamiento y despliegue
- Feature Store — almacenamiento centralizado de características
- Model Registry — registro de modelos entrenados
- Monitoreo — seguimiento de la calidad del modelo en producción
Etapas del Pipeline MLOps
- Data Pipeline — recolección, limpieza, transformación de datos
- Training Pipeline — entrenamiento y validación de modelos
- Deployment Pipeline — despliegue en producción
- Monitoring Pipeline — monitoreo y alertas
Herramientas MLOps
- MLflow — gestión de experimentos y modelos
- Kubeflow — plataforma ML en Kubernetes
- DVC — versionado de datos
- Weights & Biases — seguimiento de experimentos
- Seldon / BentoML — serving de modelos
Beneficios Empresariales
- Aceleración — más rápido de la idea a producción
- Calidad — control de drift y degradación
- Escalabilidad — estandarización de procesos
- Colaboración — entorno unificado para DS e ingenieros