MLOps – Applying DevOps to Data Science Alejandro Almeida and Alberto Picazo

Si bien muchas compañías han adoptado las prácticas DevOps para mejorar la entrega de su software, estas mismas técnicas rara vez se aplican a proyectos de Machine Learning. La colaboración entre Developers y Data Scientists suele ser problemática y la implementación de modelos en un entorno de producción de forma confiable a menudo es un reto imposible. En esta sesión, aprenderás como aplicar las prácticas de DevOps a tus proyectos de Machine Learning con Azure DevOps y el Servicio de Azure ML. Configuraremos el training, scoring y el almacenamiento automatizado de modelos versionados e introduciremos los modelos en contenedores dockerizados para posteriormente implementarlos en Azure Container Instances y Azure Kubernetes Service. Incluso recopilaremos feedback continuos sobre el comportamiento del modelo para saber cuándo volverlo a entrenar.