Ingeniería & Infraestructura

MLOps y Operación de Modelos

4–8 semanas

El mayor riesgo de un modelo en producción no es que sea impreciso al inicio — es que se vuelva impreciso con el tiempo sin que nadie lo note. Establecemos la infraestructura operacional que mantiene tus modelos funcionando, monitoreados y evolucionando: desde el tracking de experimentos hasta el reentrenamiento automatizado y el gobierno del ciclo de vida del modelo. Técnicamente: tracking de experimentos (MLflow, Weights & Biases), registro de modelos con versionado, CI/CD para modelos (pipelines de reentrenamiento automatizado), detección de drift de datos y concepto (PSI, métricas de degradación), estrategias champion/challenger y documentación de model cards.

Casos de uso

  • —Modelos en producción sin monitoreo de rendimiento
  • —Necesidad de reentrenamiento automatizado de modelos existentes
  • —Gobierno y versionado de múltiples modelos en producción
  • —Equipos que quieren escalar su capacidad de experimentación ML
  • —Auditorías de ciclo de vida de modelos para compliance

Entregables

  • —Setup de tracking de experimentos (MLflow o Weights & Biases)
  • —Pipeline de reentrenamiento automatizado con triggers configurables
  • —Registro de modelos con versionado y metadata
  • —Sistema de detección de drift de datos y concepto con alertas
  • —Estrategia champion/challenger para actualizaciones de modelo
  • —Model cards para documentación de modelos en producción
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