La mayoría de los modelos de Machine Learning nunca llegan a producción, y de los que llegan, muchos se degradan en silencio. MLOps trae las prácticas de ingeniería al ciclo de vida de los modelos.
Lo esencial
Registro versionado de modelos, despliegue automatizado y monitorización del drift de datos y rendimiento. Sin esto, un modelo que era bueno en el entrenamiento se convierte en un riesgo en producción.
Empezar simple e iterar es mejor que intentar la plataforma perfecta a la primera.
