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Introducción​

En los últimos años, MLflow se consolidó como el estándar de facto para el tracking de experimentos en Machine Learning.
Sin embargo, su enfoque monolítico y centrado en métricas deja espacio para herramientas que aborden la gobernanza, la seguridad y la trazabilidad completa del ciclo de vida del modelo.

Ahí entra GODML-Core: un framework open source diseñado para entornos corporativos donde la trazabilidad, la reproducibilidad y el cumplimiento normativo son tan importantes como la precisión del modelo.

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Diferencias clave​

Aspecto	GODML-Core	MLflow
Arquitectura	Modular y declarativa (basada en YAML)	Monolítica y dependiente de Python
Gobernanza de datos	Integrada: compliance automático (PCI-DSS, GDPR)	No nativo
Observabilidad	Métricas en Prometheus + visualización en Grafana	Limitada a métricas internas
Integración con CI/CD	Total: YAML + Step Functions + Terraform	Parcial mediante APIs
Registro de modelos	Compatible con MLflow Registry o local	Nativo en MLflow Registry
Trazabilidad	Completa: datasets, parámetros, modelos y compliance	Experimentos y parámetros
Despliegue	FastAPI + Docker + ECS/EKS	Servidor MLflow o API manual

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Casos de uso recomendados​

• MLflow es ideal para equipos de investigación o startups que buscan una herramienta rápida para registrar métrricas.
• GODML-Core brilla en entornos enterprise donde se requieren auditorías, gobernanza y despliegue automatizado de modelos.

Ejemplo:

Una compañía aérea usa GODML-Core para asegurar que sus modelos de predicción de demoras cumplan con políticas PCI-DSS y se registren con trazabilidad completa.

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Integración híbrida​

GODML-Core no pretende reemplazar MLflow, sino extenderlo.
De hecho, se integra con él a través de:

• mlflow.log_params() y mlflow.log_metrics() dentro del pipeline GODML
• Registro dual en MLflow y en el Model Registry interno de GODML
• Firma de modelos y generación de SBOMs (Software Bill of Materials)

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Conclusión​

Mientras MLflow se enfoca en la experimentación, GODML-Core amplía el alcance hacia la operacionalización y gobernanza completa del ciclo MLOps.
Ambos pueden coexistir, pero si buscas:

• reproducibilidad garantizada,
• cumplimiento normativo, y
• observabilidad real en producción…

GODML-Core es el siguiente paso natural.

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💡 GODML-Core: donde el Machine Learning se vuelve gobernado, observable y declarativo.