¿Cómo sacas un modelo de un notebook y lo llevas a producción?

Saca la lógica de las celdas a módulos con pruebas, con la ingeniería de variables compartida entre entrenamiento y servicio para que no puedan divergir. Envuelve el entrenamiento como un job parametrizado, serializa el pipeline completo incluido el preprocesado y no solo el estimador, y expón la puntuación tras una interfaz con validación de entradas. Añade monitorización de entradas y predicciones antes del lanzamiento, no después.

El notebook es donde averiguo qué es el modelo, no lo que se entrega. El primer movimiento es sacar la lógica a un módulo con funciones que pueda importar y probar, más un par de pruebas unitarias sobre las transformaciones de variables con un fixture minúsculo, porque ahí es donde viven los bugs sutiles. La regla con la que soy más estricto es que entrenamiento y servicio llamen al mismo código de variables. En cuanto alguien reimplementa las variables en el servicio, derivan, y acabas con un modelo puntuando distinto en producción por motivos que nadie encuentra en una semana. Luego serializo el pipeline completo, imputador, codificador, escalador y modelo, como un único objeto, para que el servicio no pueda olvidarse de un paso de preprocesado. El entrenamiento pasa a ser un job que toma una configuración y un rango de fechas y escribe un artefacto versionado. En el lado del servicio valido las entradas y rechazo o pongo por defecto cualquier cosa fuera de rango en lugar de puntuar basura en silencio. Y la monitorización entra antes del lanzamiento: distribuciones de entrada, distribución de predicciones, tasas de nulos, latencia. Si solo pudiera tener una, me quedo con la deriva de entradas, porque es lo primero que cambia.