Despliegue de Modelos de Machine Learning con Python, Flask y MLOps

Construir un modelo de machine learning es solo el primer paso; el valor real llega cuando tu modelo está desplegado y listo para servir aplicaciones del mundo real. Este curso basado en texto te guía a través de los flujos de trabajo esenciales de despliegue de modelos y MLOps. Transicionarás de escribir scripts locales de Python a construir servicios web robustos y accesibles. Comprenderás cómo empaquetar modelos, crear APIs REST seguras, desplegar en entornos serverless e integrar capacidades de IA generativa en aplicaciones modernas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de serialización de modelos, guardado y migración de entornos. - Construir APIs REST funcionales para modelos de Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch usando Flask y FastAPI. - Desplegar APIs de machine learning serverless y escalables usando funciones en la nube y arquitecturas serverless. - Rastrear ejecuciones de entrenamiento de modelos, parámetros y despliegues usando MLflow para flujos de trabajo estructurados de MLOps. - Integrar modelos de IA generativa, ingeniería de prompts y APIs de LLM en tus soluciones de software. - Aprovechar herramientas de desarrollo asistidas por IA para acelerar tu pipeline de construcción y despliegue de modelos. El curso comienza con definiciones fundamentales de servicio de modelos y diseño de APIs antes de avanzar a escenarios de despliegue prácticos. A través de explicaciones escritas claras y ejercicios centrados en código, progresarás desde el desarrollo de APIs locales hasta configuraciones de producción listas para la nube. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores que tengan un conocimiento básico de Python y quieran aprender a desplegar modelos sin necesidad de experiencia avanzada en ingeniería de sistemas. Comienza tu viaje en MLOps hoy y aprende a hacer que tus modelos de machine learning sean accesibles para el mundo.