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Un recorrido por mis proyectos de ML, LLMs y MLOps, con el código abierto detrás de cada uno.

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Despliegue y MLOps

Sacar el modelo del notebook y mantenerlo vivo: API de inferencia, contenedores, CI/CD, registro de versiones y monitorización de drift.

APIs
Docker
Monitorización

Sacar el modelo del notebook y mantenerlo vivo: API de inferencia, contenedores, CI/CD, registro de versiones y monitorización de drift.

Servir con garantías

El mismo pipeline que entrena es el que sirve, así que el preprocesado es idéntico. Validación de entrada con esquemas, decisiones atadas a un umbral por coste y la versión del modelo registrada en cada respuesta.

Vigilar el drift

Un perfil de referencia de los datos de entrenamiento y métricas de drift (PSI) sobre el tráfico real, expuestas a Prometheus y Grafana. La idea es enterarse de que el modelo se degrada sin esperar a que se note fuera.

Tools & technologies

Operating locations

Estudiando en Madrid

Base en Madrid, aprendiendo en público: proyectos, herramientas open-source y colaboraciones, dentro y fuera de España.

Madrid
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Málaga
Lisboa
Porto
París
Berlín
Londres
Roma

Info gráfico

Decision flow

Train y serve, el mismo pipeline.

Info gráfico

Friction map

Decisiones por coste.

Info gráfico

Journey shape

Drift vigilado.

¿Conectamos?

Hablemos: feedback, colaboración o una oportunidad.

Puedes escribirme por un proyecto, una duda técnica, para darme feedback o por unas prácticas o un primer puesto junior. Respondo siempre.

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