Gestión de modelos

ClearML es una plataforma de código abierto para gestionar experimentos, pipelines y modelos de aprendizaje automático.

Una base de modelos es un repositorio centralizado para almacenar, gestionar y versionar modelos de IA.

El ciclo de vida del modelo se refiere a las etapas por las que pasa un modelo de aprendizaje automático desde su desarrollo hasta su implementación y mantenimiento.

La gestión del ciclo de vida del modelo (MLM) es el proceso de supervisar el desarrollo, despliegue y mantenimiento de modelos de IA.

Los metadatos del modelo se refieren a la información que describe las características de los modelos de IA.

La migración del modelo se refiere al proceso de transferir modelos de aprendizaje automático entre entornos o plataformas.

Un Registro de Modelos es un repositorio central para gestionar, almacenar y versionar modelos de aprendizaje automático.

Un estado del modelo representa la configuración y los parámetros actuales de un modelo de IA durante el entrenamiento o la inferencia.

La gestión de versiones de modelos es la práctica de administrar y rastrear diferentes iteraciones de modelos de aprendizaje automático.