Servicio de Modelos y MLOps: Despliegue de Machine Learning en Producción

Transicionar un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable requiere un conjunto específico de habilidades de ingeniería. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales de MLOps, ayudándote a cerrar la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de software. Aprenderás a pasar del entrenamiento de modelos a servirlos de manera confiable a usuarios reales. Al comprender el ciclo de vida de los sistemas de ML en producción, podrás diseñar pipelines de despliegue robustos, monitorizar el rendimiento del modelo y manejar la deriva de datos del mundo real. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, las etapas del ciclo de vida y la diferencia entre los entornos de desarrollo y producción; * Configurar arquitecturas de servicio de modelos para manejar predicciones en tiempo real y por lotes; * Implementar estrategias de detección de deriva para identificar cuándo los modelos necesitan reentrenamiento; * Aplicar conceptos básicos de containerización para empaquetar modelos de manera consistente; * Establecer flujos de trabajo simples de integración continua y métricas de observabilidad para la salud del modelo. El curso comienza con terminología esencial y el ciclo de vida de MLOps antes de pasar a estrategias de despliegue, containerización y monitorización post-despliegue. Aprenderás a través de explicaciones claras basadas en texto y ejemplos de configuración prácticos. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en MLOps. No se requiere experiencia previa en despliegue en producción, aunque una comprensión básica de los conceptos de machine learning es útil. Comienza tu viaje hacia la ingeniería de machine learning de grado de producción hoy mismo.