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Kubeflow

¿Qué es Kubeflow?

Kubeflow es una plataforma de código abierto para ejecutar flujos de aprendizaje automático en Kubernetes, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento, la búsqueda de hiperparámetros y el despliegue de modelos. Iniciado originalmente por Google, el proyecto forma parte de la Cloud Native Computing Foundation, donde alcanzó el estado «graduated» en agosto de 2026 (a fecha de octubre de 2026). Está pensado sobre todo para equipos que entrenan modelos propios a gran escala en infraestructura propia o en la nube.

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Términos relacionados

Pipeline de machine learning

Un pipeline de machine learning es una secuencia definida de pasos que convierte datos brutos en un modelo listo para usar: recopilar y limpiar datos, preparar variables, entrenar, evaluar, desplegar y supervisar. Automatizar estos pasos hace que los resultados sean reproducibles y permite procesar datos nuevos con poco esfuerzo. Un comercio, por ejemplo, puede reentrenar y probar cada semana su modelo de previsión de ventas con las cifras más recientes.

MLOps
automatización
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MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto para gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning, presentada originalmente por Databricks en 2018. Registra experimentos con sus parámetros y métricas, gestiona versiones de modelos en un registro y facilita el despliegue. Las versiones más recientes también permiten trazar y evaluar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Así puedes saber con qué datos y ajustes se creó cada modelo.

MLOps
código abierto
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TensorFlow

TensorFlow es un framework de código abierto para aprendizaje automático desarrollado por Google y publicado en 2015. Sirve para construir, entrenar y desplegar redes neuronales en aplicaciones, servidores o dispositivos móviles. Con Keras ofrece una interfaz de alto nivel fácil de usar; se emplea, por ejemplo, en clasificación de imágenes, previsiones o sistemas de recomendación.

Framework
Deep learning
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PyTorch

PyTorch es un framework de código abierto para aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el lenguaje Python. Nació en Meta (entonces Facebook) y desde 2022 lo gestiona la PyTorch Foundation, bajo el paraguas de la Linux Foundation. Está muy extendido en investigación e industria porque permite construir modelos con flexibilidad, entrenarlos en GPU y probarlos paso a paso; muchos modelos de lenguaje e imagen conocidos se desarrollan con él.

framework
aprendizaje profundo
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