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Plataforma de ML deployment para Kubernetes

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Ventajas y Desventajas

Ventajas

  • + ML serving enterprise en K8s
  • + A/B testing y canary
  • + Multi-framework
  • + Explainability integrada
  • + Scaling automático

Desventajas

  • - Complejidad de K8s
  • - Configuración verbose
  • - Curva de aprendizaje

Casos de Uso

  • Model serving en Kubernetes
  • A/B testing de modelos
  • Canary deployments
  • Multi-model serving