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Con el auge de las aplicaciones de ML e IA, está claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear exitosamente un producto impulsado por aprendizaje automático, es necesario establecer prácticas e infraestructura de MLOps para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:

  • Herramientas de MLOps
  • Desviación del modelo y monitoreo
  • Retrain seamless y versionamiento del modelo
  • Versionamiento de datos así como almacenamiento de artefactos.


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