[{"data":1,"prerenderedAt":12},["ShallowReactive",2],{"stack-tr-es-azure-machine-learning":3},{"tagline":4,"description":5,"strengths":6,"useCase":11},"La plataforma de ML gestionada de Azure, con tracking de MLflow nativo e integración con Entra ID.","Azure Machine Learning organiza el trabajo en workspaces: notebooks y recursos de cómputo gestionados, AutoML y diseñador de arrastrar y soltar, jobs y pipelines definidos en YAML o con el SDK de Python, tracking y registro de modelos compatibles de forma nativa con MLflow y, por último, endpoints gestionados online y por lotes con despliegue azul-verde. Se apoya en Entra ID para las identidades y los roles, en Azure DevOps o GitHub Actions para el MLOps, y en Azure OpenAI y el catálogo de Azure AI Foundry para la IA generativa. Es nuestra elección cuando el entorno IT del cliente está estandarizado en Microsoft.",[7,8,9,10],"Tracking y registro de MLflow nativos: el código MLflow existente funciona tal cual.","AutoML y diseñador visual para prototipar, SDK y YAML para industrializar.","Endpoints gestionados online y por lotes, despliegue azul-verde y reparto del tráfico.","Entra ID, RBAC, red privada y Azure DevOps: MLOps conforme a las normas de IT.","ML en un entorno IT Microsoft, MLOps con gobernanza, previsión y scoring, mantenimiento predictivo.",1792765055879]