| Summary: | Dentro de la investigación científica, más allá del conocimiento específico que se requiere para
realizar la investigación, se necesita un poco de conocimiento dentro de otras áreas: Machine
Learning, estadística, programación o bases de datos por mencionar algunas. Por otra parte,
los flujos manuales de Machine Learning llegan a presentar diversos problemas técnicos, debido
a la variedad de herramientas y profesionales que se involucran en estos procesos, especialmente
al tomar en cuenta el ciclo de vida del desarrollo de Machine Learning. Esto implica
que al realizar experimentación, existan problemáticas desde la preparación de los recursos y
servicios necesarios para llevar a cabo este tipo de procedimientos. Debido a esto, áreas como
MLOps tratan de reducir la deuda técnica en el desarrollo de aplicaciones basadas en Machine
Learning, esto se realiza fomentando la automatización de procesos mediante lo que se conoce
como pipelines MLOps. Bajo este contexto, en el presente trabajo se plantea la creación de
un prototipo de software que facilite el aprovisionamiento de las herramientas necesarias para
la creación, configuración, ejecución y versionamiento de experimentos científicos basados en
Machine Learning mediante la utilización de técnicas y metodologías MLOps.
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