CertifyDeck¿Qué es MLOps y GenAIOps?
Prácticas para llevar modelos de machine learning y aplicaciones generativas de desarrollo a producción con automatización, evaluación y monitorización continuas.
Qué es
MLOps aplica los principios de DevOps al ciclo de vida del machine learning: infraestructura como código para las áreas de trabajo y el proceso, canalizaciones de entrenamiento reproducibles, registro de datos y modelos, integración y despliegue continuos con GitHub Actions o Azure Pipelines, y monitorización de la deriva de datos y del rendimiento en producción con reentrenamiento automático. GenAIOps extiende esas prácticas a las aplicaciones generativas: prompts versionados, evaluación automática con métricas de calidad y seguridad, control de coste y de latencia, y trazas de cada llamada.
Cómo aparece en el examen
En el examen, AI-300 pide diseñar el flujo completo: de un cambio en el código de entrenamiento a un modelo evaluado y desplegado con aprobación, con puertas de calidad que impidan promover un modelo peor. En la parte generativa, se evalúa cómo comparar dos versiones de un prompt o de un modelo con un conjunto de evaluación y decidir cuál se despliega, y cómo detectar en producción respuestas sin fundamento o con contenido dañino.
Lo que más se falla
Lo que más se falla: la deriva de datos se detecta comparando la distribución de las entradas de producción con la del entrenamiento, no mirando solo la precisión; un despliegue progresivo (azul-verde o canario) en puntos de conexión administrados es la forma de reducir riesgo; y en GenAIOps la evaluación offline con un conjunto de pruebas no sustituye a la monitorización online.
En qué certificaciones aparece
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