⭐ Metodología MLOps de RHOAI
Cada proyecto de ML sigue estas 5 fases, correlacionadas directamente con el menú de OpenShift AI.
| Fase del Ciclo de Vida (MLOps) | Componente/Herramienta de RHOAI | Sección del Menú de RHOAI |
|---|---|---|
| 1. Configuración & Entorno | Data Science Projects | **Data science projects** |
| 2. Experimentación & Desarrollo | Workbenches (Jupyter) & Experiments | **Experiments** |
| 3. Gestión de Activos | Model Registry (Versionamiento y Aprobación) | **Models > Model registry** |
| 4. Automatización & Retrain | Data Science Pipelines (KubeFlow) | **Data science pipelines** |
| 5. Despliegue & Inferencia | Model Serving (KServe) | **Models > Model deployments** |
🧪 Workbench (Experimentación)
Jupyter NotebookEl código que el Data Scientist escribe y prueba interactivamente.
⚙️ Automatizar (KubeFlow)
🏭 Pipeline de Producción
Automatizado