Despliegue de modelos
Modelos servidos como APIs rápidas y escalables o como procesos por lotes, con actualizaciones sin interrupción.
Datos e infraestructura
MLOps e infraestructura cloud
De un notebook a un servicio del que su negocio puede depender.
Modelos versionados, reentrenamiento automático, monitorización y una factura de nube razonable: la ingeniería que mantiene preciso un modelo en el mes doce, no solo el día de la demo.
Un modelo solo sirve en producción.
MLOps es la práctica de ingeniería que mantiene el aprendizaje automático en funcionamiento después de la primera demo: datos y modelos versionados, flujos de entrenamiento automatizados, despliegue fiable y monitorización que detecta cuándo cae la precisión porque el mundo ha cambiado. Es la diferencia entre un modelo que impresionó una vez y otro del que su negocio depende.
Montamos una infraestructura proporcional a sus necesidades —una sola API bien monitorizada para un modelo, o una plataforma completa para un equipo que publica muchos— sobre AWS, Google Cloud, Azure o sus propios servidores, con atención a la fiabilidad, la seguridad y la factura mensual.
MLOps e infraestructura cloud
Qué ofrecemos
Flujos de entrenamiento
Entrenamiento reproducible y automatizado, con datos, código y modelos versionados.
Monitorización y detección de deriva
Seguimiento de latencia, errores, precisión y deriva de datos, con alertas antes de que los usuarios noten el problema.
Arquitectura cloud
Infraestructura segura y escalable en AWS, GCP o Azure, definida como código.
Optimización de GPU y costes
Dimensionar bien el cómputo, usar instancias spot y optimizar modelos para reducir el coste de inferencia.
Despliegue local y privado
Ejecución de modelos dentro de su propia red cuando los datos no pueden salir de ella.
Cuándo encaja
- Tiene modelos que funcionan en notebooks pero no en producción
- Desplegar una nueva versión del modelo es manual, lento o arriesgado
- Nadie se da cuenta cuando la precisión de un modelo se degrada
- Su factura de nube o de GPU crece más rápido que el uso
Cómo trabajamos
- 01Revisión de la situación actualCómo se entrenan, publican y vigilan hoy los modelos, y dónde eso falla o cuesta demasiado.
- 02Montaje de flujosEntrenamiento y despliegue reproducibles, con datos, código y artefactos de modelo versionados.
- 03MonitorizaciónPaneles y alertas de latencia, errores, calidad de las predicciones y deriva de datos.
- 04Ajuste de coste y fiabilidadAutoescalado, instancias bien dimensionadas y modelos más ligeros siempre que la precisión lo permita.
Tecnología
Herramientas que usamos en MLOps e infraestructura cloud
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- MLflow
- GitHub Actions
Preguntas frecuentes
¿Con qué proveedores de nube trabajan?
AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, además de servidores locales. Recomendamos según su configuración actual, la ubicación de los datos y los costes.
¿Pueden hacerse cargo de un modelo creado por otro equipo?
Sí. Revisamos el modelo y el código, y después construimos alrededor el despliegue, la monitorización y el reentrenamiento, o le decimos si primero necesita rehacerse.
¿Cómo mantienen bajo control los costes de infraestructura?
Dimensionando el cómputo a la carga real, con autoescalado, usando tipos de instancia más económicos donde sea seguro y haciendo los modelos más pequeños y rápidos cuando es posible.
Siguiente paso
Cuéntanos qué quieres construir.
Una consulta gratuita de 30 minutos con un ingeniero, sin compromiso y con respuesta en un día hábil.
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