MLOps con Python: lleva modelos a producción

¿Te ha pasado que tu modelo funciona perfecto en tu notebook, pero todo se complica cuando llega el momento de ponerlo a producir? En este curso aprenderás a dar el salto de experimento a sistema real, entendiendo el flujo de MLOps con Python para que puedas entrenar, registrar, monitorear y desplegar modelos con confianza. Lo harás con herramientas prácticas y un proyecto guiado que te ayudará a aplicar buenas prácticas desde el primer día.

Empezarás configurando tu entorno y entendiendo qué es MLOps y por qué importa. Luego dominarás MLflow para registrar experimentos, métricas y versiones de modelos, y finalmente desplegarás tu solución como una API con FastAPI, contenedores con Docker y publicación en DigitalOcean.

¿Qué aprenderás?

• Comprender el ciclo de vida de un modelo en producción

• Registrar experimentos, parámetros y métricas con MLflow

• Organizar y comparar ejecuciones para elegir el mejor modelo

• Versionar y promover modelos hacia producción con MLflow

• Crear una API de predicción con FastAPI y validación con Pydantic

• Empaquetar y desplegar tu proyecto con Docker en DigitalOcean

Da el siguiente paso y convierte tus modelos en productos listos para usarse, con un flujo claro y replicable. Empieza a estudiar con las primeras clases gratis y comprueba porqué en español #NadieExplicaMejor que EDteam!