¿Cómo haces rollback de un despliegue ML?

Respuesta directa

Qué debe cubrir una buena respuesta

Cómo funciona

El rollback se diseña antes del primer despliegue. La unidad de release es el modelo, la versión de su contrato de features, su preprocesamiento y su configuración de runtime, versionados juntos para que restaurar la anterior restaure un sistema coherente. El tráfico pasa por un conmutador que mueve porcentajes al instante, la última release sana sigue desplegada o es restaurable en minutos, y el rollback automático se dispara por protecciones de servicio como tasa de errores, latencia y cambios en la distribución de predicciones. Las regresiones de calidad que necesitan etiquetas retrasadas se gestionan con una decisión aparte, humana, con umbrales acordados de antemano, y el pipeline de features sigue produciendo el contrato antiguo hasta confirmar la nueva release.

Ejemplo

Durante un despliegue, la proporción de predicciones de alto riesgo del modelo nuevo se triplicó en una hora; la protección automática sobre la distribución de predicciones devolvió el tráfico a la versión anterior antes de que nadie mirara. El postmortem encontró una feature cuya escala había cambiado con el nuevo contrato. El rollback funcionó porque la versión antigua de la feature seguía materializada, como exigía el runbook.

Errores frecuentes

• Desplegar un nuevo contrato de features y retirar el antiguo el mismo día.
• Tener solo un rollback manual que necesita ejecutar un pipeline de despliegue.
• No fijar protección sobre la distribución de predicciones, de modo que un modelo equivocado parece sano a los monitores del servicio.

Una estructura útil para responder

Responde desde tu propia experiencia.

No memorices un guion: usa solo ejemplos que puedas explicar con honestidad en preguntas posteriores.