- 1

Implementación de MLOps para Modelos de Machine Learning
02:10 - 2

Principios y Etapas del MLOps en Machine Learning
09:21 - 3

Componentes de Infraestructura en MLOps: Control, Integración y Monitorización
08:23 - 4

Tracking de Modelos de Machine Learning con MLflow Local
12:48 - 5

Seguimiento local de experimentos con MLflow usando folder personalizado
04:53 - 6

Tracking de Experimentos con MLflow y Bucket en SQLite
04:04 - 7

Tracking de Experimentos de Machine Learning con AWS y MLflow
09:11
Configuración de Base de Datos en SQLModel y Docker Compose
Clase 26 de 35 • Curso de MLOPS: Despliegue de Modelos de Machine Learning
Contenido del curso
- 8

Clasificación de Tickets con Procesamiento de Lenguaje Natural
10:41 - 9

Tracking de Datos y Modelado con MNLflow y Scikit-learn
10:30 - 10

Tracking de Métricas e Hiperparámetros con Validación Cruzada
07:19 - 11

Tracking de Modelos y Métricas con MLflow y CycleLearn
08:53 - 12

Optimización de Hiperparámetros en Modelos de Machine Learning
12:17 - 13

Creación y gestión de experimentos con MLflow y Scikit-Learn
10:29 - 14

Promoción y Gestión de Modelos en Azure con MLflow
09:05 - 15

Validación de Modelos de Machine Learning con MLflow y SciPy
05:15 - 16

Tracking y Trazabilidad en MLOps con MLflow
07:41
- 17

Creación de tareas en Prefect para flujos de Machine Learning
08:49 - 18

Creación de Flujos de Trabajo con Prefect para Machine Learning
08:58 - 19

Pipeline de Machine Learning para Clasificación de Tickets
11:55 - 20

Pipeline de Procesamiento y Entrenamiento de Modelos de Datos
09:57 - 21

Ejecución de Flujos de Trabajo con Prefect: Conceptos y Prácticas
04:55 - 22

Orquestación de Flujos Flexibles con Prefect y Python
04:51
- 23

Despliegue de Aplicaciones con Docker y FAS API en AWS
08:01 - 24

Creación de Aplicación con PaaS API, Docker y Grafana
06:39 - 25

Preprocesamiento y Predicción de Texto en Modelos de Machine Learning
10:02 - 26

Configuración de Base de Datos en SQLModel y Docker Compose
05:28 - 27

Despliegue Local y en AWS de Aplicaciones con Docker y Postman
13:37 - 28

Implementación de Modelos en Entornos Productivos con AWS y Docker
12:53 - 29

Autoescalado y Entrega Continua de Modelos en Producción
02:31
- 30

Monitoreo de Modelos en Producción: Estrategias y Métricas Clave
11:48 - 31

Monitoreo de Modelos en Producción: Calidad de Datos y Data Drift
20:53 - 32

Modelo de Clasificación con Support Vector Classifier
13:23 - 33

Análisis de Drift y Valores Faltantes con Evidently
12:25 - 34

Creación de Dashboards y Visualizaciones en Grafana para Machine Learning
07:05 - 35

Mejora de Procesos MLOps e Infraestructura Escalable
02:48
¿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.
- 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.
- 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.
-
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.
-
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_urlque 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!