user@devops:~$ cat README.md
Model Export & Inference
# Descripción
Proyecto centrado en la exportación y despliegue de modelos de machine learning para producción. Cubre el ciclo completo: entrenar un modelo en Keras, exportarlo en múltiples formatos (SavedModel para TensorFlow Serving, HDF5 portátil, TF-Lite para dispositivos móviles, y ONNX para interoperabilidad), optimizarlo con cuantización (float16, int8), y crear una API REST con Flask que carga el modelo y sirve predicciones en tiempo real. Incluye un cliente de prueba en Python y documentación de endpoints.
# Características principales
$ Exportación en 4 formatos: SavedModel, HDF5, TF-Lite, ONNX
$ Optimización con cuantización float16 e int8 para producción
$ API REST con Flask para servir predicciones en tiempo real
$ Cliente de prueba con requests para validación de endpoints
$ Preprocesamiento de imágenes integrado en el pipeline de inferencia
$ Documentación de API con ejemplos de uso
# Galería
# Tecnologías utilizadas
