Etapas: Staging, Production, Archived
Promueva los modelos de forma segura por las etapas de su ciclo de vida.
Etapas: Staging, Production, Archived es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Por qué existen las etapas
Un número de versión por sí solo no indica qué modelo está activo. Las etapas añaden una etiqueta que informa a todos de en qué punto del ciclo de vida se encuentra cada versión. 🚦
Los nombres de las etapas
MLflow asigna a cada versión una de cuatro etapas: None, Staging, Production o Archived. Una versión nueva comienza en None hasta que la cambia de etapa.
Staging significa pruebas
Staging es su ensayo general. Un modelo en esta etapa se está validando y probando en paralelo, pero los usuarios reales todavía no dependen de él.
Production está activa
Production indica la versión que realmente está atendiendo a los usuarios. Su código de inferencia carga esta etapa, por lo que promocionarla cambia lo que las personas reciben.
Archived significa retirada
Archived conserva una versión antigua sin servirla. Preserva el historial para las auditorías e indica claramente que no debe utilizarse.
Promocionar una versión
Use el cliente para transicionar una versión a una etapa. Una llamada mueve la versión 3 de su modelo a Staging.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 3, "Staging")Archivar automáticamente la anterior
Al promocionar una versión a Production, indique archive_existing_versions para retirar la versión activa anterior en el mismo movimiento, sin interrupciones.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 4, "Production",
archive_existing_versions=True)Una versión activa por etapa
Mantenga exactamente una versión en Production cada vez. Así, cargar por etapa no deja lugar a ambigüedades y nadie tiene que adivinar qué modelo está prestando el servicio.
Los alias son la nueva forma
Las versiones más recientes de MLflow favorecen los alias, como champion, en lugar de las etapas fijas. Un alias es un nombre móvil que puede apuntar a cualquier versión que elija.
c.set_registered_model_alias(
"churn-classifier", "champion", 4)La promoción es reversible
Si un modelo promocionado se comporta mal, simplemente vuelva a transicionar la versión anterior a Production. La reversión es un cambio de etiqueta, no un redespliegue.
Controlar el cambio
Trate cada transición como una puerta de control. Exija que se superen las pruebas o se obtenga aprobación antes de permitir que una versión llegue a Staging o Production.
Comprobación rápida
Elija la etapa que debe cargar su código de servicio.
Resumen
Las etapas convierten un conjunto de versiones en un ciclo de vida claro: de None a Staging, Production y Archived. La promoción y la reversión ahora son solo cambios de etiqueta seguros. ✅
Preguntas frecuentes
¿La lección «Etapas: Staging, Production, Archived» es gratis?
Sí — el texto completo de «Etapas: Staging, Production, Archived» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Etapas: Staging, Production, Archived»?
Promueva los modelos de forma segura por las etapas de su ciclo de vida. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Etapas: Staging, Production, Archived»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
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- Cargue un modelo por nombre y etapa