fase mlops
Fase 5 · Productivización (MLOps)
Del notebook a producción: APIs, contenedores, arquitectura y monitoreo.
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| # | Tema | Ejercicios | Estado | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FastAPI — Model Serving Exponer un modelo de ML por REST: Pydantic, validación, async y Swagger. | 5 | pendiente | practicar |
| 02 | Docker & Deploy Contenedores ligeros, variables de entorno, healthcheck y despliegue reproducible. | 5 | pendiente | practicar |
| 03 | Hexagonal Architecture DDD, puertos y adaptadores, capas domain/application/infrastructure y SOLID. | 5 | pendiente | practicar |
| 04 | Monitoring & Drift Detection Logging, métricas, data drift, concept drift, alertas y reentrenamiento. | 5 | pendiente | practicar |
| 05 | Testing ML Systems Unit, integration y e2e con pytest: mocking, cobertura y tests deterministas. | 5 | pendiente | practicar |