Introducción
Desplegar modelos de Machine Learning en entornos empresariales puede ser un reto. Pasar del notebook a un servicio escalable requiere más que precisión: necesitas integración, mantenimiento y automatización.
Por qué el despliegue ML es difícil
La brecha entre investigación y producción
Los modelos funcionan en notebooks, pero fallan en servidores. Las dependencias, recursos y datos cambian.
Errores comunes
- Falta de versionado de modelos.
- Escalado manual o sin monitoreo.
- Falta de pruebas automatizadas.
Desplegando ML con Java
Usando Spring Boot para servir modelos
Spring Boot permite empaquetar un modelo ONNX o TensorFlow como un microservicio REST.
Integración con ONNX y TensorFlow Java
Puedes cargar el modelo directamente y exponerlo mediante endpoints.
Desplegando ML con .NET
Usando ML.NET y endpoints API
ML.NET facilita crear, entrenar y servir modelos directamente en C#.
Interoperabilidad entre lenguajes
ONNX permite ejecutar modelos entrenados en Python dentro de aplicaciones .NET.
CI/CD para microservicios ML
Versionado de modelos
Usa control de versiones (Git o DVC) para rastrear cambios en modelos y datos.
Automatización
Integra pipelines de despliegue con GitHub Actions o Azure DevOps.
Checklist final
- [ ] ¿El modelo está versionado y probado?
- [ ] ¿Los endpoints REST funcionan con datos reales?
- [ ] ¿El despliegue incluye monitoreo?
- [ ] ¿El pipeline automatiza la actualización del modelo?
Tags: ml, java, dotnet, microservices
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