Infraestructura de IA y LLMOps

LLMOps

Un modelo de lenguaje en producción es una dependencia que usted no controla, tarificada por uso, cuyo comportamiento cambia al margen de su ciclo de publicación. Construimos el despliegue, la evaluación, la vigilancia y el control de coste que lo hacen manejable.

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El problema de negocio

La calidad se desvía y nadie está mirando

La vigilancia tradicional responde a si el servicio contestó, no a si la respuesta valía algo. Así que la calidad se degrada de forma invisible: un proveedor actualiza un modelo, un cambio de prompt tiene un efecto lateral, la recuperación se queda obsoleta. La primera señal suele ser una queja de un cliente. Con el coste pasa lo mismo: llega como una factura sorpresa, sin atribución a la funcionalidad que lo provocó.

Qué hacemos

Instrumentar calidad y coste como señales de primer orden

Ponemos una batería de evaluación en la cadena de despliegue, de modo que un cambio de prompt o de modelo se puntúe antes de publicarse y de forma continua después. Los prompts se versionan como código. Las trazas capturan entradas, contexto recuperado, llamadas a herramientas y salidas, de modo que cualquier respuesta pueda reconstruirse. El coste se atribuye por funcionalidad y por equipo, con un enrutado que envía el tráfico rutinario a modelos más baratos y solo escala lo que lo necesita.

LLMOps

Capacidades

Despliegue de LLM
Vigilancia de LLM
Cadenas de evaluación
Gestión de prompts
Observabilidad
Enrutado
Vigilancia de costes

Casos de uso habituales

Añadir controles de evaluación para que un cambio de prompt no pueda publicarse sin puntuarse.
Atribuir el gasto de inferencia a la funcionalidad y al equipo que lo causan.
Detectar una regresión de calidad después de que un proveedor actualice un modelo.
Reducir coste enrutando el tráfico rutinario a un modelo más pequeño, con escalada.

Cómo trabajamos

Analizar

Establecer las restricciones: residencia, latencia, gasto y lo que ya está en marcha.
Diseñar

Diseñar pasarela, enrutado, caché y conmutación para que la elección de proveedor siga siendo reversible.
Instrumentar

Observabilidad, evaluación y atribución de costes conectadas antes de que llegue el tráfico.
Operar

Explotarlo con niveles de servicio acordados, revisando capacidad y gasto de forma periódica.

Tecnología

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Seguridad y gobernanza

Dónde pueden tratarse los datos es una configuración, no una suposición: los modelos pueden ejecutarse en su propio entorno cloud o en su propio hardware cuando la residencia o el aislamiento lo exigen. El tráfico que pasa por la pasarela se autentica, se atribuye a un equipo y se registra, que es lo que hace posibles tanto la traza de auditoría como el modelo de coste.

Independently audited against

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Tratamos la evaluación como el control de publicación

La mayoría de los equipos evalúan una vez antes del lanzamiento y después se fían de las quejas. La evaluación continua contra un conjunto etiquetado es la diferencia entre conocer la calidad y confiar en ella. Es además la única forma de que cambiar de modelo se vuelva rutina en lugar de motivo de miedo.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Cómo se evalúa algo sin una única respuesta correcta?

Con criterios y no con coincidencia exacta: si estaba anclada en la fuente recuperada, si respondió a lo que se preguntaba, si evitó afirmar cosas sin respaldo. Lo puntúa un modelo contra una rúbrica, con revisión humana sobre una muestra para mantener honesto al evaluador.

¿Cuánto cuesta la observabilidad?

Bastante menos que el gasto que permite evitar. Solo la atribución de costes suele encontrar en el primer mes un porcentaje de dos dígitos de desperdicio, casi siempre por prompts que envían más contexto del necesario.

¿Pueden añadirlo a sistemas que ya están en marcha?

Sí, y es lo habitual. Primero entra la instrumentación, que suele revelar el cuadro de calidad y coste que nadie tenía, y después llegan la evaluación y el enrutado.

¿Qué herramientas usan?

OpenTelemetry para el trazado, de modo que los datos sigan siendo suyos, con su pila de observabilidad actual como destino. Evitamos plataformas que retengan sus trazas como rehenes.

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