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title: "Un vistazo al Manager de Modelos"
canonical: "https://onesaitplatform-es.refined.site/space/DOC/3481141257/Un%20vistazo%20al%20Manager%20de%20Modelos"
format: markdown
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> ℹ️ Disponible desde 3.1.0-kickoff

El manager de modelos es un módulo analítico basado en MLFlow [https://mlflow.org/](https://mlflow.org/)que permite a los datascientics manejar el ciclo de vida de sus experimentos y modelos.

**[MLflow](https://mlflow.org/)**** **es una plataforma open-source para manejar el ciclo de vida de los modelos de machine learning desde el inicio hasta el fin, y para este proposito incluye 4 módulos/funcionalidades principales:

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- Tracking de experimentos para registrar y comparar parámetros metadatos y resultados ([MLflow Tracking](https://mlflow.org/docs/latest/tracking.html#tracking)).
- Empaquetado del código de ML de una forma reusable y reproducible con el objetivo de compartir con otros datascientics y desplegarlo en producción de manera sencilla y encapsulada ([MLflow Projects](https://mlflow.org/docs/latest/projects.html#projects)).
- Gestión y despliegue de modelos desde una amplia variedad de librerías de ML a una gran abanico de de plataformas para el serviciado  ([MLflow Models](https://mlflow.org/docs/latest/models.html#models)).
- Proporciona un repositorio centralizado para gestionar de manera colaborativa el ciclo completo de vida del modelo MLFlow, incluyendo versionado, cambios de estado, anotaciones…  ([MLflow Model Registry](https://mlflow.org/docs/latest/model-registry.html#registry)).

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Este módulo puede usarse en combinación con los notebooks de plataforma y con ciertos clientes de diferentes lenguajes de programación. Puedes acceder a algunos ejemplos en la otras secciones [https://onesaitplatform.atlassian.net/wiki/spaces/DOC/pages/3481501709](https://onesaitplatform.atlassian.net/wiki/spaces/DOC/pages/3481501709) y [https://onesaitplatform.atlassian.net/wiki/spaces/DOC/pages/3480616967](https://onesaitplatform.atlassian.net/wiki/spaces/DOC/pages/3480616967)  

Solo el usuario analytics/datascientics puede usar este módulo que podrá encontrarse en el menú de herramientas analíticas:

![image](media://033090f1-55fb-4248-8d47-b429ad96e907)

Dentro, podremos ver la interfaz del MLFlow Tracking server, donde los usuarios podrán trabajar con diferentes experimentos y ejecuciones y transformarlos a modelos productivos.

![image](media://c811d20a-e61c-4f0d-96d6-e835454fcaac)

# Próximos pasos

- Integración completa con la seguridad de plataforma: cada usuario verá sus experimentos y ser capaz de compartirlo con otros.
- Serviciado de modelos como apis de plataforma
- Despliegue de modelos como contenedores