Descripción: El ‘Registro de Modelos’ es un repositorio centralizado diseñado para almacenar y gestionar modelos de aprendizaje automático junto con sus metadatos. Este sistema permite a los equipos de ciencia de datos y desarrollo de modelos organizar, versionar y acceder a sus modelos de manera eficiente. Los registros de modelos son fundamentales en el contexto de MLOps, ya que facilitan la colaboración entre diferentes equipos y garantizan que todos los miembros tengan acceso a las versiones más recientes de los modelos. Además, permiten el seguimiento de experimentos, la comparación de resultados y la implementación de prácticas de gobernanza en el ciclo de vida del modelo. Los metadatos asociados, que pueden incluir información sobre el rendimiento del modelo, los datos utilizados para su entrenamiento y las configuraciones de hiperparámetros, son esenciales para la reproducibilidad y la auditoría. En un entorno donde los modelos de aprendizaje automático son cada vez más complejos y se utilizan en aplicaciones críticas, el registro de modelos se convierte en una herramienta indispensable para asegurar la calidad y la trazabilidad de los modelos desplegados.
