Fundamentos de MLOps y tracking de modelos

1

Implementación de MLOps para Modelos de Machine Learning

2

Tracking de Modelos de Machine Learning con MLflow Local

3

Seguimiento local de experimentos con MLflow usando folder personalizado

4

Principios y Etapas del MLOps en Machine Learning

5

Componentes de Infraestructura en MLOps: Control, Integración y Monitorización

6

Tracking de Experimentos con MLflow y Bucket en SQLite

7

Tracking de Experimentos de Machine Learning con AWS y MLflow

Tracking del ciclo de vida de modelos de machine learning

8

Clasificación de Tickets con Procesamiento de Lenguaje Natural

9

Tracking de Datos y Modelado con MNLflow y Scikit-learn

10

Tracking de Métricas e Hiperparámetros con Validación Cruzada

11

Tracking de Modelos y Métricas con MLflow y CycleLearn

12

Optimización de Hiperparámetros en Modelos de Machine Learning

13

Creación y gestión de experimentos con MLflow y Scikit-Learn

14

Promoción y Gestión de Modelos en Azure con MLflow

15

Validación de Modelos de Machine Learning con MLflow y SciPy

16

Tracking y Trazabilidad en MLOps con MLflow

Orquestación de pipelines de machine learning

17

Creación de tareas en Prefect para flujos de Machine Learning

18

Creación de Flujos de Trabajo con Prefect para Machine Learning

19

Pipeline de Machine Learning para Clasificación de Tickets

20

Pipeline de Procesamiento y Entrenamiento de Modelos de Datos

21

Ejecución de Flujos de Trabajo con Prefect: Conceptos y Prácticas

22

Orquestación de Flujos Flexibles con Prefect y Python

Despliegue de modelo de machine learning

23

Despliegue de Aplicaciones con Docker y FAS API en AWS

24

Creación de Aplicación con PaaS API, Docker y Grafana

25

Preprocesamiento y Predicción de Texto en Modelos de Machine Learning

26

Configuración de Base de Datos en SQLModel y Docker Compose

27

Despliegue Local y en AWS de Aplicaciones con Docker y Postman

28

Implementación de Modelos en Entornos Productivos con AWS y Docker

29

Autoescalado y Entrega Continua de Modelos en Producción

Monitoreo de modelo de machine learning en producción

30

Monitoreo de Modelos en Producción: Estrategias y Métricas Clave

31

Monitoreo de Modelos en Producción: Calidad de Datos y Data Drift

32

Modelo de Clasificación con Support Vector Classifier

33

Análisis de Drift y Valores Faltantes con Evidently

34

Creación de Dashboards y Visualizaciones en Grafana para Machine Learning

35

Mejora de Procesos MLOps e Infraestructura Escalable

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Configuración de Base de Datos en SQLModel y Docker Compose

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Recursos

¿Cómo configurar la base de datos en una aplicación?

Configurar la base de datos en una aplicación es un paso crucial para garantizar que los datos sean almacenados y accedidos correctamente. Una buena configuración es clave para el éxito de cualquier aplicación que dependa del manejo de datos. Vamos a descubrir cómo configurar una base de datos Postgres, definiendo los tipos de datos y estableciendo las conexiones necesarias.

¿Qué pasos iniciales son necesarios para la configuración?

Para comenzar, es importante importar todos los módulos necesarios en tu entorno de desarrollo. Uno de los módulos esenciales será config, que te ayudará a generar el motor de la base de datos y a establecer la conexión.

  1. Definir los detalles de la conexión:
  • Utiliza una base de datos Postgres.
  • Indica el usuario y la contraseña.
  • Especifica el puerto necesario para las consultas.
  • Determina el nombre de la base de datos.
  1. Importar SQL Model:
  • Esto facilita la definición de clases que representarán esquemas SQL. Estas clases ayudarán a establecer los campos que se almacenarán en la base de datos y a definir su tipo.

¿Cómo se define un esquema SQL?

La definición de un esquema SQL es esencial para organizar los datos de manera estructurada en la base de datos. Aquí utilizamos una clase llamada Prediction Ticket para ilustrar este proceso.

from sqlmodel import SQLModel, Field

class PredictionTicket(SQLModel, table=True):
    id: int = Field(default=None, primary_key=True)
    client_name: str
    prediction: str

En este ejemplo:

  • id: Se define como la llave primaria, no es obligatorio en la entrada inicial ya que se generará automáticamente.
  • client_name: Campo de tipo string que almacenará el nombre del cliente.
  • prediction: También un string, tomará la predicción decodificada asociada al cliente.

¿Cómo se establece la conexión a la base de datos?

Configurar correctamente la conexión a la base de datos Postgres es fundamental para que la aplicación se comunique sin problemas.

  1. Determinar la URL de la base de datos: Especifica la URL de conexión en las variables de entorno. Esto suele definirse en archivos de entorno como Docker Compose.

  2. Crear la función de conexión: Se encarga de instanciar la base de datos y generar las tablas necesarias a partir de los esquemas definidos previamente.

    from some_module import config

    def create_database(): engine = config.create_engine() SQLModel.metadata.create_all(engine)

  • Configuración final: Define una variable database_url que contendrá la cadena de conexión como un string obligatorio, extrayéndola del entorno.

¿Qué elementos son esenciales en la configuración?

Para asegurar que la base de datos esté lista para su uso, debes considerar:

  • URL de la base de datos: Debe estar correctamente definida en las variables de entorno y reflejada en el Docker Compose.
  • Clase de configuración: Instancia la clase de configuración con la URL de la base de datos, permitiendo que la aplicación gestione la conexión de forma automática.

Este proceso de configuración establece la base para una aplicación potente y bien estructurada, facilitando un manejo eficiente de los datos. Al seguir estos pasos, aseguras que cada componente de la aplicación funcione cohesivamente. Con perseverancia y práctica, podrás avanzar sin problemas en el desarrollo de cualquier proyecto de bases de datos. ¡Sigue aprendiendo y perfeccionando tus habilidades en el ámbito del desarrollo de software!

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