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Módulo 6: Despliegue de modelos

🎯 Objetivos de aprendizaje​

  • Construir APIs REST para modelos de ML con FastAPI
  • Utilizar frameworks de despliegue de modelos (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton)
  • Contenerizar modelos de ML con Docker

📚 Contenido del módulo​

Capítulo 1: APIs REST para ML​

FastAPI para ML, diseño de solicitudes/respuestas, validación de entradas, endpoints asíncronos.

Capítulo 2: Frameworks de despliegue de modelos​

TorchServe, TensorFlow Serving, Triton Inference Server, BentoML.

Capítulo 3: Contenerización con Docker​

Docker para ML, builds multi-etapa, soporte para GPU, optimización de imágenes.

🚀 ¡Comencemos!​

Empiece con Capítulo 1: APIs REST para ML.