Ingeniero ML Senior — MLOps y Producción
Guía experta de ingeniería ML para llevar modelos a producción: pipelines MLOps, despliegue con Docker/Kubernetes, sistemas RAG, integración de LLMs con control de costes, y monitorización de drift. Incluye scripts ejecutables para despliegue, configuración de MLflow y construcción de RAG.
Incluida en el Pase · para MLflow, Kubeflow, Kubernetes
// qué_hace
Proporciona patrones, flujos de trabajo y herramientas CLI para desplegar modelos ML en producción con monitorización de drift, sistemas RAG e integración de LLMs con control de costes.
// cómo_lo_hace
Combina workflows paso a paso, plantillas de código (Dockerfile, Python), tablas de comparación de herramientas y scripts ejecutables para deployment, setup de MLOps y construcción de RAG.
// ejemplo_de_uso
Consulta obligada antes de desplegar tu primer modelo en producción o si el coste de la API se te está yendo de las manos. Ej.: usar los Dockerfiles y scripts incluidos para montar un pipeline MLOps con alertas de drift en un fin de semana.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
Cargando opiniones…