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Programas de IA e Ingeniería›🌲 AI Forest›Lecciones›MLOps e implementación: llevar modelos del portátil a la producción
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AI Forest • Avanzado⏱️ 18 min de lectura

MLOps e implementación: llevar modelos del portátil a la producción

Vista previa pública de la lección

Conozca el ciclo de vida completo de MLOps: registros de modelos, CI/CD para ML, contenedorización, infraestructura de servicio, monitoreo de deriva y optimización de costos a escala.

Programa
AI Forest
Nivel
Avanzado
Tiempo de lectura
18 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓Por qué los portátiles no son de producción
  • ✓El ciclo de vida de MLOps
  • ✓Registros de modelos
  • ✓CI/CD para aprendizaje automático
  • ✓Contenedorización para ML

Esquema de la lección

  1. Por qué los portátiles no son de producción
  2. El ciclo de vida de MLOps
  3. Registros de modelos
  4. CI/CD para aprendizaje automático
  5. Contenedorización para ML
  6. Infraestructura de servicio
  7. Monitoreo de la deriva del modelo
  8. Tiendas de funciones
  9. Inferencia por lotes frente a tiempo real
  10. 📚 Lecturas adicionales

Vista previa introductoria

Una computadora portátil Jupyter con una precisión del 94% no es un producto. En el momento en que cierras el portátil, ese modelo no le sirve a nadie. MLOps es la disciplina que cierra la brecha entre la experimentación y la producción, y es donde la mayoría de los equipos de IA luchan más.

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MLOps e implementación: llevar modelos del portátil a la producción forma parte de AI Forest

MLOps e implementación: llevar modelos del portátil a la producción forma parte de AI Forest. Actualiza para desbloquear la lección completa, los cuestionarios, el seguimiento del progreso y todas las academias.

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