jun de 2026 · MLOps
Orquesta Pipelines de ML con Prefect
Pasa de scripts frágiles de entrenamiento a workflows de ML robustos y observables con Prefect. Programa re-entrenamiento, maneja fallos con gracia y monitorea cada ejecución.
LeerArtículos / Guía temática
Guía temática
MLOps y ML en producción
Pipelines, monitoreo, despliegue, experiment tracking y APIs para modelos de machine learning mantenibles.
Para equipos que ya tienen modelos o prototipos y necesitan volverlos confiables, observables y desplegables.
Artículos relacionados
jun de 2026 · MLOps
Monitoreo ML con Evidently: Detecta Data Drift en Python
Compara batches con Evidently 0.7.23, define variables numéricas, exporta métricas y pruebas de drift y evalúa calidad con labels por separado.
Leer
mar de 2026 · MLOps
Sirve un modelo scikit-learn con FastAPI y Docker
Entrena Iris con scikit-learn y sírvelo con FastAPI: valida entradas, protege ambas rutas, acota lotes y prueba el contenedor Docker.
Leer
feb de 2026 · MLOps
MLflow en Python: experimentos y versionado de modelos
Registra experimentos de Python con MLflow 3.14 y SQLite, separa validación y test final, y recupera un modelo versionado mediante un alias del Registry.
Leer¿Vas a construir una plataforma de IA o de datos?
Cuéntame qué estás implementando y dónde encuentras el problema: recuperación, modelos, datos o integración con tu producto.