Descripción: El despliegue de modelos es el proceso de integrar un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción donde puede hacer predicciones basadas en nuevos datos. Este proceso implica varias etapas, desde la preparación del modelo hasta su implementación y monitoreo. Es crucial para garantizar que los modelos desarrollados en entornos de prueba puedan ser utilizados de manera efectiva en situaciones del mundo real. El despliegue puede realizarse en diferentes plataformas, como servidores locales, en la nube o en dispositivos de borde, dependiendo de las necesidades específicas del negocio y la naturaleza del modelo. Además, el despliegue de modelos requiere una colaboración estrecha entre equipos de ciencia de datos, ingeniería de datos y operaciones, lo que resalta la importancia de prácticas como DataOps. La capacidad de un modelo para adaptarse a nuevos datos y mantener su rendimiento a lo largo del tiempo es fundamental, lo que implica la necesidad de un monitoreo continuo y ajustes según sea necesario. En resumen, el despliegue de modelos es un componente esencial en el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando que las soluciones basadas en inteligencia artificial sean efectivas y sostenibles en el tiempo.
