¿Qué incluye el pipeline de MLOps desde el entrenamiento hasta la venta?

El pipeline de MLOps desde el entrenamiento hasta la producción incluye varias etapas clave:

1. Recolección y preparación de datos — limpieza, transformación, aumento de datos.
2. Desarrollo y entrenamiento del modelo — selección de arquitectura, ajuste de hiperparámetros, entrenamiento con datos de entrenamiento.
3. Validación y prueba — evaluación de la calidad del modelo en conjuntos de validación y prueba, verificación de sobreajuste.
4. Versionado de modelos y datos — almacenamiento de artefactos con metadatos para reproducibilidad.
5. Automatización CI/CD para modelos — ejecución automática de entrenamiento, pruebas y despliegue.
6. Despliegue del modelo en producción — implementación del modelo como servicio o integración en la aplicación.
7. Monitoreo y registro — seguimiento del rendimiento del modelo, métricas de calidad y fallos.
8. Actualización y reentrenamiento — actualización regular del modelo con nuevos datos para mantener la calidad.

Así es aproximadamente el ciclo completo de MLOps, que garantiza un funcionamiento estable y gestionable del sistema ML en producción.