Servicio
MLOps y despliegue
Del notebook a producción. Versionado, monitoreado, con auto-escalado y controles de calidad.
Descripción general
La brecha entre un prototipo funcional y un sistema de producción confiable es donde la mayoría de los proyectos de IA se estancan. La cerramos con versionado de modelos y trazabilidad de linaje, servicio containerizado con GPU, pipelines CI/CD que bloquean el despliegue cuando las métricas de calidad bajan, y monitoreo en vivo que detecta la degradación de precisión antes de que se convierta en un problema de negocio. Sus modelos operan con el mismo rigor operativo que su software principal, con SLAs claros, capacidad de rollback y visibilidad de costos.
Capacidades
Servicio y registro de modelos
Servicio optimizado de LLM y endpoints de modelos personalizados, con cada versión rastreada junto con sus metadatos, métricas y linaje. Revierta a cualquier versión anterior en menos de un minuto si algo sale mal.
CI/CD para IA
Cada push de código activa benchmarks de evaluación contra su dataset de referencia. Si la precisión baja o la latencia aumenta, el despliegue se bloquea automáticamente. Los releases canary envían un pequeño porcentaje del tráfico a la nueva versión primero.
Monitoreo y observabilidad
Dashboards que rastrean percentiles de latencia, throughput, tasas de error, costo por solicitud y precisión del modelo a lo largo del tiempo. Las alertas cubren tanto la salud de la infraestructura como la calidad de las salidas, detectando degradación antes de que los usuarios la noten.
Escalado y control de costos
Auto-escalado basado en patrones de tráfico con límites de costo estrictos. Despliegue multiregión para aplicaciones sensibles a la latencia. GPUs spot para cargas de trabajo por lotes mantienen los costos de infraestructura predecibles y controlados.
Entregables
- Infraestructura de producción con IaC (Terraform/Pulumi)
- Pipeline CI/CD con controles de calidad de modelos y evaluación automatizada
- Stack de monitoreo con detección de degradación de precisión y reportes de SLA
Tech Stack
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