Descubre cómo trabajar con proyectos en MLflow y crear una pipeline de ejecución que registre toda la actividad en Databricks, actuando como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento. Aprende a utilizar MLflow Projects para estructurar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático. Explora la integración con Databricks para un almacenamiento y seguimiento eficiente de experimentos. Observa la implementación práctica de una pipeline MLflow, incluyendo el registro de métricas, parámetros y modelos. Accede al código fuente en GitHub para profundizar en los conceptos presentados en este tutorial en español de 20 minutos sobre MLOps y MLflow.