Descripción: La escalabilidad de modelo en el contexto de MLOps se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para manejar cantidades crecientes de datos o solicitudes sin perder rendimiento. Esta característica es fundamental en entornos donde los volúmenes de datos pueden aumentar rápidamente, como en aplicaciones de inteligencia artificial, sistemas de información y análisis de datos en tiempo real. La escalabilidad puede ser vertical, donde se mejora la capacidad de un solo servidor, o horizontal, donde se añaden más servidores para distribuir la carga. Un modelo escalable no solo debe ser capaz de procesar más datos, sino también de adaptarse a cambios en la arquitectura del sistema y a nuevas demandas de los usuarios. Esto implica que el modelo debe ser eficiente en términos de tiempo de respuesta y uso de recursos, permitiendo que las organizaciones mantengan un alto nivel de servicio a medida que crecen. La escalabilidad también está relacionada con la capacidad de un modelo para ser actualizado o reentrenado con nuevos datos sin interrumpir el servicio, lo que es crucial para mantener la relevancia y precisión del modelo a lo largo del tiempo.
