Model Deployment
Despliegue de modelos
En una frase
Model Deployment: el proceso de poner un modelo a disposición de usuarios o sistemas reales para que haga inferencias en producción.
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Explícamelo fácil
Es el paso de «funciona en mi computadora» a «funciona para todos». Implica decidir dónde se ejecuta el modelo (nube, servidor propio, dispositivo), cómo se accede a él y cómo se actualiza sin romper nada.
Nivel técnico
Profundizando
Modalidades: en línea (API de baja latencia), por lotes (procesar grandes volúmenes periódicamente), en streaming y en el dispositivo (edge). Estrategias de lanzamiento: shadow (el modelo nuevo corre en paralelo sin afectar usuarios), canary (un porcentaje pequeño de tráfico) y pruebas A/B. Requiere contenedores, servidores de inferencia, autoescalado y planes de reversión.
¿Por qué importa?
Un modelo solo genera valor cuando está desplegado y funcionando de forma confiable.
¿Dónde se utiliza?
- APIs de predicción
- Modelos en apps móviles
- Procesamiento batch