Por que deje de usar Jupyter en produccion

La transicion de notebooks a pipelines profesionales

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Confesion: Amaba Jupyter. Hasta que...

Problemas que encontre:

  • No versionable facilmente
  • Estado oculto entre celdas
  • Dificil de testear
  • Imposible de automatizar

Ahora uso:

  • Scripts .py modulares
  • MLflow para tracking
  • GitHub Actions para CI/CD
  • DVC para data versioning

Jupyter sigue siendo genial para EDA. Pero produccion necesita otra cosa.

#MLOps #DataScience #BestPractices

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