deploy-ml-model-serving

Deploy machine learning models to production with scalable serving infrastructure, monitoring, and A/B testing.

Use MLflow's built-in serving for quick deployment of scikit-learn, PyTorch, and TensorFlow models.

Expected: Model server starts successfully, responds to HTTP POST requests, returns predictions in JSON format, Docker container runs without errors.

Implemente modelos de aprendizaje automático en la infraestructura de servicio de producción utilizando MLflow, BentoML o Seldon Core con puntos finales REST/gRPC, implemente capacidades de escalamiento automático, monitoreo y pruebas A/B para la inferencia de modelos de alto rendimiento a escala. Úselo al implementar modelos entrenados para inferencia en tiempo real, configurar API de predicción REST o gRPC, implementar escalado automático para carga variable, ejecutar pruebas A/B entre versiones de modelos o migrar de inferencia por lotes a tiempo real. Fuente: pjt222/development-guides.