MLOps

Conjunto de prácticas para desplegar, monitorizar y mantener modelos de machine learning en producción de forma fiable. Aplica principios de DevOps al ciclo de vida de los modelos.

Conjunto de prácticas para desplegar, monitorizar y mantener modelos de machine learning en producción de forma fiable. Aplica principios de DevOps al ciclo de vida de los modelos.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Tener un buen modelo es solo el principio: MLOps cubre cómo llevarlo a producción, versionarlo, vigilar su rendimiento y reentrenarlo cuando se degrada.

Qué incluye

Automatización del entrenamiento, despliegue de inferencia, monitorización de métricas y datos, y detección de deriva del modelo.

Por qué importa

Sin MLOps, los modelos envejecen en silencio y fallan sin avisar. Es lo que convierte un experimento en un sistema confiable.