Machine Learning en producción
MLOps, versionado de modelos y monitoreo: lo que separa un experimento de un sistema que genera valor.
Desplegar modelos de Machine Learning en producción exige un enfoque sistemático que va más allá del entrenamiento. Es necesario implementar prácticas de MLOps que garanticen calidad, reproducibilidad y monitoreo continuo de los modelos.
Las buenas prácticas incluyen versionado de modelos y datos (MLflow, DVC), pipelines de CI/CD específicos para ML, monitoreo de deriva de datos y de modelos, y pruebas A/B para validar mejoras incrementales.
La arquitectura de sistemas de ML en producción debe considerar el escalado automático, la latencia de inferencia, el costo computacional y la gobernanza de datos. Con la llegada de los modelos de lenguaje, se suman la evaluación sistemática de respuestas y los controles de seguridad.
