Implementación de ML en producción sin dolor
Implementación de ML en producción sin dolor Cuando se quiere pasar un modelo de ML a producción, la parte más dura no es entrenarlo, sino hacerlo fiable en el día a día. Los equipos se enfrentan a datos cambiantes, a runtimes variables y a la necesidad de monitorear el impacto en negocios. Un enfoque sin dolor empieza por crear procesos repetibles y con menos sorpresas. Comienza con pipelines reproducibles: código limpio, datos versionados, y pruebas automáticas. Usa un registro de modelos para versionar versiones, y un feature store para compartir características entre modelos. Integrar CI/CD para ML reduce errores: cada cambio pasa por pruebas de integración y validación antes de ir a producción. ...