¿Qué es MLOps? El puente entre ciencia de datos y DevOps

El problema del ciclo de vida de la IA

Los científicos de datos son muy buenos construyendo modelos en notebooks. Los ingenieros, construyendo APIs. MLOps es la disciplina que los une.

Por qué importa MLOps

Sin un pipeline MLOps sólido, los pesos del modelo son solo archivos en un disco. MLOps asegura:

• Reproducibilidad: ¿Puedes reproducir el modelo dentro de un mes?
• Versionado: ¿Qué datos se usaron para entrenar esta versión?
• Monitoreo: ¿La precisión del modelo está "derivando" en producción?

El stack MLOps

• DVC: Control de versiones para datos.
• MLflow: Seguimiento de experimentos y modelos.
• Kubeflow: Ejecución de flujos de ML en Kubernetes.

Preparar el futuro

En SolarDevs ayudamos a las empresas a construir la infraestructura que permite que sus modelos de IA crezcan y se adapten sin intervención manual constante.