Librerías de MLOps

📦 Estas 10 librerías de Python no solo son herramientas… son aceleradores industriales para el ciclo completo de MLOps:

• 1️⃣ MLflow → gestión de experimentos
• 2️⃣ DVC → versionado de datos
• 3️⃣ Kubeflow → orquestación en Kubernetes
• 4️⃣ Prefect → pipelines sin dolor
• 5️⃣ FastAPI → despliegue como servicio
• 6️⃣ Evidently → monitoreo y detección de drift
• 7️⃣ Weights & Biases → colaboración y optimización
• 8️⃣ Great Expectations → validación de datos
• 9️⃣ BentoML → empaquetado y despliegue multiplataforma
• 🔟 Optuna → tuning automático de hiperparámetros

💡 La diferencia entre un modelo que funciona y uno que impacta está en el stack que lo acompaña.

Más información en el link 👇

10 Python Libraries Every MLOps Engineer Should Know - KDnuggets

Learn about 10 essential Python libraries that support core MLOps tasks like versioning, deployment, and monitoring.

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