MLOps
De experimento a producción con infraestructura sólida
MLOps es el puente entre los experimentos de ML y sistemas en producción. Implemento pipelines completos de CI/CD para modelos, monitoreo de drift, versionado y despliegue automatizado en cloud o on-premise.
Componentes MLOps
Model Registry
Versionado y linaje de modelos con MLflow
Feature Store
Gestión centralizada de features
Training Pipelines
Entrenamiento automatizado y reproducible
Model Serving
Deploy con FastAPI, TorchServe, Triton
Monitoring
Detección de drift y performance en producción
CI/CD ML
Testing, validación y deploy automatizado
Stack Tecnológico
PythonMLflowKubeflowDockerKubernetesAirflowPrometheusGrafana
Ideal para:
- ✓Equipos de DS que necesitan llevar modelos a producción
- ✓Múltiples modelos en producción que requieren monitoreo
- ✓Reentrenamiento periódico automatizado
- ✓Compliance y auditoría de modelos (regulación financiera, salud)
- ✓Reducción de tiempo de deploy de semanas a horas
¿Tus modelos viven en notebooks?
Implementemos infraestructura MLOps para llevarlos a producción
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