MLOps y Pipelines ML
Lleva tus modelos de ML de un Jupyter Notebook a producción escalable. CI/CD para IA, versionado de modelos, monitorización de drift y reentrenamiento automático cuando el rendimiento baja.
Del notebook a producción sin dramas
El 87% de los proyectos de ML nunca llegan a producción. El obstáculo no es la ciencia de datos: es la infraestructura. MLOps resuelve esto con pipelines reproducibles, versionado automático y procesos operativos estándar para el ciclo de vida completo del modelo.
- Pipeline de entrenamiento reproducible: mismos datos + misma config = mismo modelo
- Versionado de modelos, datos y métricas con MLflow o DVC
- CI/CD: tests automáticos de rendimiento antes de cada deploy
- Monitorización de data drift y concept drift en producción
- Reentrenamiento automático cuando el rendimiento cae por debajo del umbral
- Servicio de inferencia optimizado con FastAPI + Docker
Preguntas frecuentes
¿Es MLOps necesario para proyectos pequeños?
Para un modelo que predice una vez al día y raramente cambia, puede ser overkill. Para modelos en producción que reciben tráfico real, se actualizan periódicamente o son críticos para el negocio, MLOps no es opcional: es lo que marca la diferencia entre un proyecto que funciona y uno que da problemas cada semana.
¿Con qué infraestructura funciona?
Trabajo con AWS (SageMaker, ECR, ECS), GCP (Vertex AI, GKE), Azure (ML Studio) y también con infraestructura on-premise o VPS. El stack de MLops es portable: Docker garantiza que lo que funciona en mi máquina funciona en cualquier cloud.