MLOps · 20 jun 2026 · 6 min
Un modelo no termina cuando acaba la evaluación
Lo que UrbanFlow añade alrededor del modelo: publicación, API, monitorización y lógica de decisión.
01
Predicción y decisión son productos distintos
UrbanFlow usa 24 modelos CatBoost horarios para predecir tráfico en 1.158 zonas. Un optimizador independiente de programación entera selecciona ubicaciones bajo restricciones. Separar ambas capas aclara qué predice el modelo y qué optimiza el sistema de decisión.
02
El despliegue cambia la definición de terminado
Una métrica de test no responde si un equipo urbano puede consultar una predicción, inspeccionar una zona o reproducir una versión. FastAPI, Next.js, Docker y GitHub Actions convierten el modelado en un servicio utilizable y actualizable.
03
La monitorización debe seguir la unidad operativa
Una única métrica global puede ocultar errores sistemáticos. El proyecto monitoriza el MAE por hora y busca errores persistentes por zona. También declara una limitación importante: un mes de datos no permite afirmar generalización estacional.
Idea central
Qué me llevo
La unidad útil no es el modelo entrenado, sino el camino observable desde los datos hasta una decisión defendible.