Aquesta tesi explora el paper de MLOps per a proporcionar eficiència i productivitat en el desplegament, monitoratge i gestió de models d'aprenentatge automàtic en entorns de producció. L'informe compta amb una part teòrica que pretén aportar detalls sobre el funcionament de les pràctiques de MLOps i les tecnologies relacionades. Això serveix de complement per a la part pràctica, la qual es considera la principal contribució. Consisteix en el desenvolupament d'un framework que pretén recollir algunes de les principals funcionalitats de MLOps. Això ajuda a complir l'objectiu principal de demostrar la seva utilitat i comprendre per què MLOps és cada vegada més important. El desenvolupament del framework implica l'ús de Python, Docker, Streamlit i Airflow, cadascun necessari per a proporcionar diferents funcionalitats de MLOps
