Flujo de Trabajo para Pipelines de ML (MLOps)

// qué_hace

Proporciona una arquitectura completa para orquestar pipelines de ML en produccion desde la ingestion de datos hasta el monitoreo del modelo desplegado.

// cómo_lo_hace

Define etapas modulares e idempotentes con DAGs (Airflow, Dagster, Kubeflow), integrando versionado de datos, seguimiento de experimentos y despliegues canary/blue-green con rollback automatico.

// ejemplo_de_uso

Úsala cuando necesitas pasar un modelo de notebooks de investigación a un pipeline reproducible en producción. Ej.: orquestas ingesta, entrenamiento y despliegue en Dagster con rollback automático si las métricas caen.