MLOps (también conocido como DevOps para Machine Learning) es una práctica que combina el desarrollo de software y la ciencia de datos para automatizar y optimizar el proceso de implementación de modelos de aprendizaje automático.
El objetivo principal de MLOps es mejorar la calidad, velocidad y escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático al tiempo que se reduce el tiempo de implementación. Esto se logra mediante la automatización del flujo de trabajo, la monitorización continua, el control de versiones y el uso de pruebas unitarias.
MLOps también permite a los equipos de desarrollo y ciencia de datos trabajar juntos para garantizar que los modelos se implementen correctamente. Esto se logra mediante la creación de una plataforma compartida para compilar, probar y desplegar modelos. Esta plataforma también permite a los equipos compartir recursos, como datos, código y herramientas.
MLOps también ofrece a los equipos una forma de monitorear y evaluar los modelos en producción. Esto permite detectar problemas antes de que afecten a los usuarios finales. Además, MLOps proporciona una forma de rastrear los cambios en los modelos para garantizar que siempre estén funcionando correctamente.
En resumen, MLOps es una práctica que combina el desarrollo de software y la ciencia de datos para mejorar la calidad, velocidad y escalabilidad del despliegue de modelos de aprendizaje automático. Esto se logra mediante la automatización del flujo de trabajo, la monitorización continua, el control de versiones y el uso de pruebas unitarias.
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