MLOps

Prácticas para desarrollar, desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático en producción. Incluyen versionado de datos y modelos, pruebas, monitoreo, automatización de despliegues y procedimientos de actualización o reversión. También definen responsables y registros para revisar el funcionamiento del sistema durante su operación.

¿Cuándo usar MLOps en una empresa?

Cuando un modelo se incorpora a un proceso operativo y necesita seguimiento, actualizaciones y control de versiones. El alcance debe ajustarse al riesgo, la frecuencia de cambios y la complejidad del sistema.

¿Cuándo no conviene MLOps?

Adoptar herramientas sin definir responsables, pruebas, alertas y procedimientos de operación. Una infraestructura compleja tampoco se justifica si no responde a las necesidades del proyecto.