Infraestructura de IA y LLMOps

MLOps

Previsión, puntuación, clasificación y detección de anomalías soportan en la mayoría de las empresas más carga productiva que todo lo generativo. Construimos el ciclo de vida a su alrededor: despliegue, vigilancia, reentrenamiento y retroceso.

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El problema de negocio

El modelo que tomó la decisión no se puede identificar

Los modelos se despliegan desde un cuaderno, se reentrenan a mano y se versionan por el nombre del archivo. Seis meses después nadie sabe qué versión produjo una decisión concreta, con qué datos se entrenó ni si sigue rindiendo. Para cualquier cosa por la que pueda preguntar un regulador o un auditor, eso no es deuda técnica: es exposición.

Qué hacemos

Hacer aburrido el ciclo de vida

Los modelos se versionan junto con los datos y el código que los produjeron, se despliegan por una cadena y no a mano, y se sirven tras una interfaz estable. Se vigilan el rendimiento y la distribución de las entradas, de modo que la deriva se detecte en lugar de deducirse de los resultados de negocio. El reentrenamiento se programa o se dispara, se evalúa contra un conjunto reservado y solo se promociona si supera a lo que está en línea. El retroceso es una operación rutinaria.

MLOps

Capacidades

Despliegue de aprendizaje automático
Gestión del ciclo de vida del modelo
Vigilancia
Reentrenamiento
Integración continua para aprendizaje automático
Registros de modelos

Casos de uso habituales

Llevar a una cadena de despliegue gobernada modelos que funcionan desde cuadernos.
Detectar deriva en modelos cuyo rendimiento hoy no sigue nadie.
Establecer reproducibilidad para modelos que sostienen decisiones reguladas.
Automatizar un reentrenamiento que hoy es una tarea manual que alguien tiene que recordar.

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

Esto es ingeniería corriente aplicada a modelos

Versionado, cadenas, vigilancia y retroceso son problemas resueltos en software; simplemente se aplican de forma desigual a los modelos, porque los modelos llegaron por la ciencia de datos y no por la ingeniería. Aportamos la disciplina de ingeniería sin tirar lo que construyó el equipo de ciencia de datos.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Necesitamos una plataforma de MLOps dedicada?

A menudo no. Su integración continua, su plataforma de contenedores y su pila de observabilidad cubren la mayor parte, añadiendo un registro de modelos. Una plataforma dedicada se gana su sitio a escala, no con tres modelos.

¿Con qué frecuencia deben reentrenarse los modelos?

Cuando lo digan el rendimiento o la distribución de las entradas, no el calendario. Un reentrenamiento programado sin evaluación es la forma en que un modelo peor llega a producción.

¿Y la reproducibilidad?

Versión del modelo, versión de los datos de entrenamiento, versión del código e hiperparámetros registrados juntos. Sin eso, la pregunta de un regulador sobre una decisión pasada no puede responderse con honestidad.

¿Puede convivir con nuestro trabajo generativo?

Debería. El mismo registro, la misma cadena y la misma observabilidad sirven para ambos, y tratarlos como patrimonios separados duplica costes y fragmenta la gobernanza.

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