En este repositorio se encuentran los codigos implementados durante mi pasantía en Inria Chile.
En el siguiente directorio se encuentra la plataforma implementada utilizando Streamlit que corresponde a una interfaz de usuario para solicitar y visualizar predicciones y correlaciones de un modelo desplegado en MLflow. La app permite cargar un dataset y ver los resultados de la predicción de series de tiempo en un grafico.
La app también cuenta con la integración de la herramienta Evidently AI, que ofrece tableros y graficos estadísticos para el monitoreo de datos y modelos de machine learning. En particular, la app incluye funcionalidades para Drift de Datos, Calidad de Datos y Target Drift, ayudando en la evaluación del rendimiento del modelo y la integridad de los datos a lo largo del tiempo.
Para el efectivo funcionamiento de la plataforma es necesario contar con los siguiente:
- Modelo desplegado en MLFlow
- Dataset de entrada para solicitar predicciones
- Dataset con los datos reales para comparar la predicción (No obligatorio)
- Dataset para comparar con entrenamiento y revisar Drift.
Como el modelo fue cargado utilizando el servidor de Inria, en estos momentos no es posible solicitar predicciones al modelo del codigo.
Agrazdezco a Inria Chile por darme la oportunidad de realizar mi pasantíab y en particular agradezco a mi tutor Rayner de Ruyt por todos los aprendizajes entregados durante los dos meses de pasantía.