¿Qué es MLOps y para qué sirve?

Etapas del ciclo de MLOps

Componentes de MLOps

Tracking de modelos en localhost con MLflow

Tracking de modelos en localhost: directorio personalizado

Tracking de modelos con MLflow y SQLite

Tracking de modelos con MLflow en la nube

Tracking de experimentos con MLflow: preprocesamiento de datos

Tracking de experimentos con MLflow: definición de funciones

Tracking de experimentos con MLflow: tracking de métricas e hiperparámetros

Tracking de experimentos con MLflow: reporte de clasificación

Entrenamiento de modelos baseline y análisis en UI de MLflow

MLflow Model Registry: registro y uso de modelos

Registro de modelos con mlflow.client

Testing de modelo desde MLflow con datos de prueba

¿Para qué sirve el tracking de modelos en MLOps?

Tasks con Prefect

Flows con Prefect

Flow de modelo de clasificación de tickets: procesamiento de datos y features

Flow de modelo de clasificación de tickets: integración de las tasks

Flow de modelo de clasificación de tickets: ejecución de tasks

¿Cómo se integra la orquestación en MLOps?

Despligue con Docker y FastAPI: configuración y requerimientos

Despligue con Docker y FastAPI: definición de clases y entry point

Despligue con Docker y FastAPI: procesamiento de predicciones en main app

Despligue con Docker y FastAPI: configuración de la base de datos

Despliegue y pruebas de modelo de machine learning en localhost

Despliegue y pruebas de modelo de machine learning en la nube

¿Qué hacer con el modelo desplegado?

¿Cómo monitorear modelos de machine learning en producción?

Entrenamiento de modelo baseline

Preparar datos para crear reporte con Evidently

Análisis de la calidad de los datos con Evidently

Creación de reportes con Grafana