Comparación de DeepSeek, ChatGPT y Gemini en MLOps 🚀
En esta página, comparto los resultados completos de la prueba donde comparé DeepSeek, ChatGPT y Gemini en la construcción de un pipeline de Machine Learning con MLOps.
Probé cada uno en tareas clave como:
✅ Preprocesamiento de datos
✅ Entrenamiento del modelo
✅ Creación de API con FastAPI
✅ Dockerización y despliegue en Kubernetes
✅ Automatización con MLOps (CI/CD y monitoreo)
📊 Resultados en Resumen
Aquí puedes ver un cuadro comparativo con los puntos fuertes y débiles de cada IA.
🔍 Detalles Técnicos de Cada Prueba
Si deseas profundizar en los códigos, aquí están los archivos completos de cada modelo:
📌 DeepSeek - Implementación completa 🔗 Descargar aquí
📌 ChatGPT - Implementación con MLFlow 🔗 Descargar aquí
📌 Gemini - Implementación con CI/CD 🔗 Descargar aquí
Cada archivo contiene los pasos detallados para entrenar, evaluar y desplegar un modelo de Machine Learning con FastAPI, Docker y Kubernetes.
🎥 Video de la Comparación
Si aún no lo has visto, aquí está el video donde muestro los resultados de la prueba en acción:
💬 ¿Qué opinas?
¿Cuál de estas tres IA crees que es mejor para MLOps? ¿Has usado alguna en producción? Déjamelo en los comentarios.
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