Fundamentos de MLOps: Despliegue de Modelos de Machine Learning en Producción

Mover un modelo de machine learning desde un entorno de desarrollo local a un sistema de producción confiable es uno de los desafíos más críticos en la ingeniería de software moderna. Este curso basado en texto te guía a través de todo el ciclo de vida del despliegue de modelos y las operaciones de producción. Aprenderás a pasar del entrenamiento de modelos a la construcción de pipelines robustos y automatizados que sirvan predicciones de manera confiable y a escala. Lo que aprenderás: * Comprender los principios fundamentales de MLOps, la terminología central y el ciclo de vida del despliegue de modelos; * Empaquetar modelos de machine learning utilizando herramientas de containerización para un despliegue consistente; * Configurar pipelines de CI/CD automatizados para optimizar las pruebas e integración de modelos; * Desplegar modelos como APIs para servir predicciones en tiempo real y por lotes; * Implementar observabilidad y monitorización modernas para rastrear la deriva del modelo y la degradación del rendimiento; * Aplicar estrategias de escalado y orquestación para manejar el tráfico de producción de manera eficiente. Comenzando con definiciones centrales y patrones arquitectónicos, el curso progresa a través de escenarios de despliegue prácticos, estrategias de configuración y prácticas de monitorización post-despliegue. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, desarrolladores de software y aspirantes a profesionales de MLOps sin experiencia previa en despliegue en producción. Empieza a leer hoy mismo para dominar las habilidades operativas esenciales necesarias para ejecutar machine learning en producción.