Fundamentos de MLOps: Principios de DevOps para Machine Learning

El desarrollo de software tradicional ha establecido pipelines confiables, pero el despliegue de modelos de machine learning presenta desafíos únicos en la versionización de datos, código y modelos. Este curso basado en texto te guía a través de los principios fundamentales de MLOps, mostrándote cómo llevar la disciplina de DevOps al mundo de la inteligencia artificial. Pasarás del entrenamiento manual de modelos al diseño de flujos de trabajo de ML automatizados y reproducibles. Al comprender la intersección de la ingeniería de datos, el desarrollo de modelos y el despliegue operativo, aprenderás a mantener sistemas robustos de machine learning en entornos de producción. Lo que aprenderás: * Comprender los principios centrales de MLOps y cómo difieren de DevOps tradicional; * Configurar pipelines automatizados para validación de datos, entrenamiento y evaluación de modelos; * Aplicar los conceptos básicos de containerización para empaquetar modelos de machine learning para un despliegue consistente; * Implementar control de versiones tanto para código como para conjuntos de datos para asegurar experimentos reproducibles; * Establecer prácticas modernas de observabilidad y monitoreo para detectar la deriva del modelo en producción; * Explorar patrones de despliegue para aplicaciones avanzadas, incluyendo sistemas basados en RAG. Este curso comienza con terminología esencial y conceptos fundamentales de MLOps antes de guiarte a través de explicaciones escritas paso a paso de integración continua, despliegue automatizado y monitoreo de sistemas. Leerás escenarios del mundo real y practicarás con fragmentos de código estructurados para solidificar tu comprensión. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y administradores de sistemas que buscan ingresar al campo de MLOps. No se requiere experiencia previa en DevOps, aunque una comprensión básica de los conceptos de machine learning es útil. Comienza a leer hoy mismo para dominar el lado operativo del machine learning moderno.