Descripción: La integración de modelo en el contexto de MLOps se refiere al proceso de combinar modelos de aprendizaje automático con otros sistemas o aplicaciones para optimizar su rendimiento y facilitar su implementación en entornos productivos. Este proceso implica no solo la incorporación del modelo en sí, sino también la adaptación de la infraestructura tecnológica y los flujos de trabajo necesarios para su funcionamiento efectivo. La integración de modelo es crucial para garantizar que los modelos de machine learning puedan interactuar con bases de datos, APIs y otras aplicaciones, permitiendo así que los resultados generados por los modelos se utilicen de manera efectiva en la toma de decisiones empresariales. Además, esta integración debe considerar aspectos como la escalabilidad, la seguridad y la monitorización del rendimiento del modelo en tiempo real. La capacidad de integrar modelos de manera eficiente es un componente esencial de MLOps, que busca cerrar la brecha entre el desarrollo de modelos y su operación en producción, asegurando que los modelos no solo sean precisos, sino también útiles y accesibles para los usuarios finales.
