**Metaflow** es un marco diseñado para facilitar la construcción y gestión de proyectos de **ML**, **IA** y **ciencia de datos** en la vida real. Con Metaflow, puedes desarrollar y desplegar flujos de trabajo de manera sencilla y eficiente.

¿Cuáles son las características de Metaflow?

* **Modelado**: Utiliza cualquier biblioteca de Python para tus modelos y lógica de negocio. * **Despliegue**: Despliega flujos de trabajo a producción con un solo comando. * **Versionado**: Metaflow rastrea y almacena variables automáticamente para un fácil seguimiento de experimentos. * **Orquestación**: Crea flujos de trabajo robustos en Python puro. * **Computación**: Aprovecha la nube para ejecutar funciones a gran escala. * **Acceso a datos**: Fluye datos a través de los pasos, versionando todo en el camino.

¿Cuáles son los casos de uso de Metaflow?

* **Desarrollo de productos de ML**: Facilita la creación de productos de ML seguros y confiables. * **Aceleración de experimentos**: Permite probar más modelos en menos tiempo. * **Optimización de procesos de ciencia de datos**: Reduce el tiempo necesario para construir modelos de ML en producción.

¿Cómo usar Metaflow?

Para comenzar con Metaflow, simplemente instala el paquete y sigue la documentación para configurar tu entorno. Puedes probar Metaflow en tu navegador con Metaflow Sandbox.