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Servicios y consultoría de MLOps

Servicios y consultoría de MLOps: plataformas de machine learning, CI/CD para modelos, seguimiento de experimentos y registros de modelos, servicio de modelos y autoescalado, infraestructura de GPU, supervisión de drift, LLMOps para aplicaciones con modelos de lenguaje y gobernanza de modelos, con ingenieros de MLOps dedicados para su equipo o una plataforma de MLOps entregada de principio a fin.

Trabajos de MLOps que asumimos

  • Puesta en marcha de plataformas de machine learning

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform o Databricks, o Kubeflow y MLflow en su propio clúster de Kubernetes, definidos en Terraform con entornos de desarrollo, staging y producción separados y acceso a través de su proveedor de identidad.

  • Seguimiento de experimentos y registro de modelos

    Ejecuciones, parámetros, métricas y artefactos registrados en MLflow 3 o Weights & Biases, y cada modelo registrado con el código, los datos y los parámetros que lo produjeron y promovido después a producción mediante una aprobación documentada y no un archivo copiado a mano.

  • CI/CD para machine learning

    Código de entrenamiento analizado con linter y probado en cada pull request, comprobaciones de datos y de modelos ejecutadas en GitHub Actions, Azure DevOps o GitLab CI, y un modelo nuevo publicado solo cuando supera al actual en el conjunto de evaluación acordado.

  • Endpoints de inferencia y autoescalado

    Inferencia en tiempo real y por lotes en KServe, Ray Serve, BentoML, endpoints de SageMaker AI o endpoints online de Azure Machine Learning, escalada a cero cuando un modelo está inactivo, publicada mediante despliegues canary y shadow, con la latencia y el coste por cada mil predicciones medidos.

  • Supervisión de modelos y alertas de drift

    Drift de entrada, drift de predicción y precisión en vivo frente a la verdad de referencia diferida seguidos en Evidently, Arize o su stack de Grafana, alertas dirigidas al equipo propietario del modelo y reentrenamiento activado por un umbral acordado y no por un calendario.

  • Infraestructura de GPU y coste

    Pools de nodos con GPU en AKS, EKS o GKE con el NVIDIA GPU Operator, trabajos de entrenamiento en cola en Kueue o Ray, capacidad spot para ejecuciones que se reanudan desde checkpoints, y costes de inferencia reducidos con cuantización, procesamiento por lotes e instancias bien dimensionadas.

  • Puesta en marcha de un feature store

    Feast, tablas de features de Databricks o el feature store de SageMaker AI, para que el entrenamiento y las predicciones en vivo lean features calculadas por el mismo código, con joins point-in-time para los conjuntos de entrenamiento y consultas de baja latencia para el servicio.

  • LLMOps

    Prompts y ajustes de recuperación versionados como código, cada versión condicionada por una ejecución de evaluación, trazas en MLflow o Langfuse, un gateway como LiteLLM para el enrutamiento, los límites de frecuencia y el coste por equipo, y modelos de pesos abiertos servidos con vLLM en KServe.

  • Gobernanza de modelos y trazabilidad de auditoría

    Fichas de modelo, linaje desde los datos de origen hasta el despliegue, registros de aprobación y registros de acceso conservados en el registro, con la forma que piden las obligaciones de documentación de ISO/IEC 42001 y del Reglamento de IA de la UE, con los datos personales de los conjuntos de entrenamiento controlados para poder eliminarlos a petición.

Contrate Ingenieros de MLOps

  • Ingenieros de MLOps dedicados

    Ingenieros de MLOps que se incorporan a su equipo a tiempo completo, trabajan con sus herramientas y su proceso, y responden ante su responsable. Usted los entrevista; nosotros nos hacemos cargo del contrato ucraniano, la nómina, la facturación y las vacaciones.

  • Proyectos de MLOps

    Un bloque definido de MLOps con un alcance, un plan cerrado y un responsable designado de nuestro lado que se encarga del resultado e informa de los avances en sus canales.

  • Servicio continuo de MLOps

    MLOps como servicio continuo: las mismas personas cada mes, un backlog que usted prioriza y horas que puede ver en nuestro portal y en la factura.

La página de equipo dedicado explica cómo se incorporan los especialistas a su equipo, y la de outsourcing trata de la entrega de proyectos, los relevos y cómo cobramos.

Quién se ocupa de MLOps para usted

  • Ingenieros de MLOps

    Pipelines, registros, servicio y supervisión

  • Ingenieros de machine learning

    Los modelos y las evaluaciones que ejecutan los pipelines

  • Ingenieros de cloud y DevOps

    Kubernetes, GPU, redes y Terraform

  • Ingenieros de datos

    Pipelines de features y datos de entrenamiento

  • Ingenieros de Python

    API y servicios en torno a los modelos

Modelos que llegan a producción y se quedan en ella

La mayor parte del trabajo de MLOps es ingeniería en torno al modelo: un entrenamiento que puede repetirse a partir del código y de las versiones de los datos, un registro con linaje, versiones condicionadas por la evaluación y una supervisión que avisa al responsable cuando la precisión baja. Una configuración existente se revisa primero en modo de solo lectura, y recibe una lista escrita de carencias por orden de riesgo antes de que cambie nada.

La plataforma es código como cualquier otro: infraestructura en Terraform, pipelines en Git, CI que inicia sesión en la nube con credenciales federadas y no con claves almacenadas, secretos en una bóveda y dependencias en versiones actuales, de modo que el camino de un modelo a producción es siempre el mismo y puede auditarse después.

Otros servicios de datos e IA que ofrecemos

Resumen de Datos e IA

Preguntas sobre MLOps

¿En qué sectores trabajan sus ingenieros de MLOps?

Productos de IA y datos, donde se entrenan y publican muchos modelos cada semana; fintech, para modelos de fraude y de crédito que deben superar una auditoría; comercio electrónico y retail, para modelos de recomendación, búsqueda y previsión; salud, para modelos que necesitan datos de entrenamiento trazables; publicidad y tecnología de marketing, para modelos de pujas y de audiencia reentrenados a diario; y SaaS empresarial, para funciones de machine learning incluidas en el producto.

¿Necesitamos Kubeflow o basta con una plataforma gestionada?

Una plataforma gestionada como Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform o Databricks cubre a la mayoría de los equipos con un puñado de modelos y sin ganas de operar clústeres. Kubeflow, KServe y MLflow en Kubernetes compensan cuando se ejecutan muchos modelos, se necesita la misma plataforma en varias nubes o se quiere un control directo del coste de las GPU.

¿Pueden llevar a producción los modelos de los notebooks de nuestros científicos de datos?

Sí. El código del notebook se convierte en un pipeline de entrenamiento probado, el modelo se registra con sus datos y parámetros, se sirve detrás de un endpoint o como trabajo por lotes y se supervisa, mientras sus científicos de datos siguen trabajando como lo hacen hoy.

¿Con qué rapidez pueden empezar Ingenieros de MLOps?

Cuando el ingeniero de MLOps adecuado está disponible, el inicio solo depende de su entrevista, del NDA y de la cesión de propiedad intelectual. Si no, hacemos una búsqueda, que normalmente aporta perfiles de candidatos en dos o tres semanas, y nadie empieza hasta que usted haya dicho que sí.

¿Cómo contratamos Ingenieros de MLOps a través de BigTree108?

Cuéntenos el trabajo, la seniority y las horas que necesita. Le proponemos una o dos personas con sus perfiles, usted las entrevista como entrevistaría a un empleado propio, firma un único contrato con BIG TREE 108 LLC y recibe una factura al mes.

¿Quién es el propietario del trabajo que realizan?

Usted. Cada especialista tiene un contrato firmado con BigTree108 que cede todo el producto de su trabajo a la empresa, y nuestro contrato con usted lo cede a su vez. El código, los diseños y los documentos se entregan en sus propios repositorios y herramientas, no se guardan donde solo nosotros podamos modificarlos.

¿Necesita que sus modelos lleguen a producción de forma fiable?

Cuéntenos cuántos modelos tiene, dónde se entrenan y cómo llegan hoy a producción. Recibirá una respuesta en un día hábil: un plan de revisión, perfiles de candidatos o una primera lista de carencias por cubrir.

Escriba a hello@bigtree108.com Cómo respondemos