He estado investigando software de ML que facilita el despliegue de modelos, ya que a menudo es ahí donde los proyectos comienzan a ralentizarse. Algunas plataformas destacan por ayudar a los equipos a mover modelos a producción con menos carga de ingeniería.
Basado en lo que he visto, estas son algunas de las opciones más fuertes:
Google Vertex AI – Una de las opciones más fluidas para pasar del entrenamiento a la producción con una configuración mínima.
AWS SageMaker – Potente y flexible para el despliegue, aunque puede parecer más complejo que algunas alternativas.
Azure Machine Learning – Fácil de usar, especialmente para equipos basados en Microsoft, con un sólido soporte de bajo código y DevOps.
DataRobot – Ideal para un despliegue rápido con un fuerte enfoque en la automatización y facilidad de uso.
H2O.ai – Ofrece opciones de despliegue simples con suficiente flexibilidad para diferentes entornos.
Databricks – Útil para equipos que ya trabajan en flujos de datos y flujos de trabajo impulsados por MLflow.
Domino Data Lab – Una opción fuerte para organizaciones que desean procesos de despliegue gobernados y repetibles.
Curioso por saber cómo lo ven otros: ¿qué plataforma hizo que el despliegue fuera fácil para ti, y cuál terminó siendo más trabajo de lo esperado?
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