Tutoriales MLOps

Descubre cómo usar Claude Code Router para conectarte a varios proveedores, elegir el LLM óptimo para cada tarea y reducir el coste de API sin cambiar tu flujo de trabajo.

Descubre cómo una canalización MLOps de extremo a extremo predice los resultados del Mundial 2026, desde el reentrenamiento automático y DVC hasta una simulación de Monte Carlo de 10.000 ejecuciones del cuadro.

¡Aprende Kubernetes de forma práctica! Esta guía te guía a través de la configuración de un clúster local de Kubernetes, el despliegue de aplicaciones y la gestión eficiente de los recursos.

Este tutorial para principiantes te guiará a través de los fundamentos de Metaflow. Descubre cómo el marco simplifica la creación y ampliación de los flujos de trabajo de la ciencia de datos.

Este tutorial te enseña a utilizar Docker para crear y desplegar una aplicación de preguntas y respuestas sobre documentos en la Nube de Cara Abrazada.

Una alternativa a Docker Desktop, ligera y sin demonio, que agiliza la gestión de contenedores, permitiendo un rápido entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos de aprendizaje automático.

Aprende a agilizar tus evaluaciones LLM con MLflow. Esta guía cubre la configuración de MLflow, el registro de métricas, el seguimiento de las versiones de los experimentos y la comparación de modelos para tomar decisiones informadas ¡para optimizar el rendimiento de LLM!

Aprende a instalar Jenkins en Windows, a configurar y ejecutar agentes y pipelines Jenkins, y a construir proyectos MLOps con pipelines Jenkins, desde la formación de modelos hasta el servicio de modelos.