Descripción: El versionado de modelo es una práctica esencial en el ámbito de MLOps que se centra en la gestión y el seguimiento de diferentes versiones de modelos de aprendizaje automático. Esta práctica permite a los equipos de desarrollo y operaciones mantener un registro claro de las variaciones en los modelos, facilitando la identificación de mejoras, la comparación de resultados y la implementación de cambios. Al igual que en el desarrollo de software, donde se utilizan sistemas de control de versiones para gestionar el código, el versionado de modelos proporciona un marco estructurado para manejar las distintas iteraciones de un modelo de machine learning. Esto incluye no solo el código del modelo, sino también los datos de entrenamiento, los hiperparámetros y las métricas de rendimiento. La capacidad de volver a versiones anteriores o de comparar diferentes enfoques es crucial para la reproducibilidad y la transparencia en el desarrollo de modelos, lo que a su vez contribuye a la confianza en las decisiones basadas en inteligencia artificial. En un entorno empresarial, el versionado de modelos también ayuda a cumplir con regulaciones y estándares de calidad, asegurando que cada modelo utilizado en producción esté debidamente documentado y validado.
