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# Próximos pasos y recursos
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Esta guía explica algunas consideraciones a la hora de planificar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático que desea llevar a producción. Analiza los desafíos y las mejores prácticas en cuatro áreas (datos, formación, implementación y monitoreo) e incluye recursos adicionales relevantes.

AWS proporciona Well-Architected Framework, que ayuda a los arquitectos de la nube a crear infraestructuras seguras, de alto rendimiento, resilientes y eficientes para una variedad de aplicaciones, cargas de trabajo y dominios tecnológicos. Para obtener más información, consulte el [Machine Learning Lens](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/machine-learning-lens.html) ofrecido por AWS Well-Architected.

## Recursos
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**Documentación de Amazon SageMaker AI**
+ [Tienda de funciones de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store-getting-started.html)
+ [Seguridad y control de acceso de Feature Store](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store-security.html)
+ [Valores de Shapley](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-shapley-values.html)
+ [Depurador Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-debugger.html)
+ [Amazon SageMaker AI Pipelines](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/pipelines-sdk.html)
+ [Plantillas de proyectos predeterminadas de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-projects-templates-sm.html)
+ [SageMaker Inferencia de IA en tiempo real](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/realtime-endpoints.html)
+ [Escale automáticamente los modelos de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html)
+ [Inferencia asíncrona de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/async-inference.html)
+ [SageMaker Monitor de modelos de IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-data-capture.html)

**AWS herramientas para desarrolladores**
+ [AWS CodePipeline](https://aws.amazon.com/codepipeline/)

**AWS publicaciones de blog**
+ [Comprensión de las funciones clave de Amazon SageMaker AI Feature Store](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/understanding-the-key-capabilities-of-amazon-sagemaker-feature-store/)
+ [Pruebe la calidad de los datos a escala con PyDeequ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/testing-data-quality-at-scale-with-pydeequ/)
+ [Experimentos de Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-experiments-organize-track-and-compare-your-machine-learning-trainings/)
+ [Implemente y supervise de forma segura los SageMaker puntos de conexión de Amazon con y CodePipeline AWS CodeDeploy](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/safely-deploying-and-monitoring-amazon-sagemaker-endpoints-with-aws-codepipeline-and-aws-codedeploy/)
+ [Implemente modelos de aprendizaje automático alternativo en Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-shadow-ml-models-in-amazon-sagemaker/)
+ [Pruebas A/B de modelos de aprendizaje automático en producción con Amazon AI SageMaker ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/a-b-testing-ml-models-in-production-using-amazon-sagemaker/)