Descripción: El despliegue de modelo es el proceso mediante el cual un modelo de aprendizaje automático, una vez entrenado y validado, se hace accesible para su uso en entornos de producción. Este proceso implica la integración del modelo en una aplicación o sistema donde puede recibir datos en tiempo real y proporcionar predicciones o decisiones basadas en esos datos. El despliegue de modelos es crucial para convertir los resultados de la investigación y el desarrollo en aplicaciones prácticas que pueden beneficiar a las organizaciones. Este proceso no solo incluye la implementación técnica del modelo, sino también la monitorización y el mantenimiento continuo para asegurar que el modelo siga siendo efectivo a lo largo del tiempo. La capacidad de un modelo para adaptarse a nuevos datos y condiciones es fundamental, lo que a menudo requiere actualizaciones y reentrenamiento. En el contexto de tecnologías de análisis de datos y aprendizaje automático, el despliegue de modelos se puede realizar de manera escalable y eficiente, aprovechando la potencia de procesamiento y almacenamiento de diversas plataformas. Además, en el ámbito de MLOps, se enfatiza la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones para facilitar un ciclo de vida de modelo más ágil y efectivo, asegurando que los modelos se implementen de manera rápida y confiable en producción.
