Descripción: La documentación de modelo en el contexto de MLOps se refiere a los registros escritos que describen de manera detallada el diseño, la funcionalidad y el uso de un modelo de aprendizaje automático. Esta documentación es crucial para garantizar la reproducibilidad y la comprensión del modelo por parte de diferentes equipos y partes interesadas. Incluye información sobre la arquitectura del modelo, los algoritmos utilizados, los parámetros de entrenamiento, las métricas de rendimiento y las consideraciones éticas y de sesgo. Además, la documentación debe detallar cómo se implementa el modelo en un entorno de producción, así como las pruebas realizadas para validar su eficacia. La claridad y la exhaustividad en la documentación son esenciales para facilitar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de software y otros profesionales involucrados en el ciclo de vida del modelo. En un entorno de MLOps, donde la integración y la entrega continua son fundamentales, una buena documentación permite a los equipos gestionar mejor los modelos, realizar actualizaciones y mantener la calidad del sistema a lo largo del tiempo.
