mlops

MLOps & ML Engineering

Pipelines de producción, model registry, drift detection y scaling

CI/CD MLModel RegistryDrift DetectionFeature StoreKubeflowMLflowvLLM

Descripción completa

Llevamos tus modelos de notebook a producción enterprise: CI/CD para ML, pipelines de reentrenamiento, model registry, canary deployments, drift detection, rollback automático y optimización de costos de inferencia.

Beneficios clave

  • Deploy en minutos, no semanas: Git push → producción
  • Detección temprana de degradación: alertas antes de impacto negocio
  • Rollback instantáneo: un click, cero downtime
  • Costos de inferencia optimizados: 40-70% reducción típica

Casos de uso por industria

Plataforma MLOps 100+ modelos

Kubeflow + MLflow + Feast + vLLM, deploy automatizado, multi-tenant, GPU sharing

Telco / Fintech

Migración ML Legacy → Kubeflow

De scripts manuales a pipelines GitOps, 90% reducción tiempo deploy, auditoría completa

E-commerce / Retail

LLM Serving Optimizado

vLLM + TensorRT-LLM + Triton, 10x throughput, 60% menos GPUs, autoscaling K8s

SaaS IA / Generative AI

Feature Store + Training Pipeline

Feast + dbt + Kubeflow Pipelines, point-in-time correctness, reproducibility total

Marketplace / Logistics

Características técnicas

  • CI/CD para Machine Learning

    Pipelines GitOps: test → train → validate → register → deploy con gates de calidad

  • Model Registry & Versioning

    MLflow/Vertex AI/Model Registry: lineage, etapas, promociones, rollback instantáneo

  • Drift & Performance Monitoring

    Data drift, concept drift, prediction drift, latency, throughput, error rates en tiempo real

  • Optimización de Inferencia

    vLLM, TensorRT-LLM, ONNX, quantization, batching, caching, autoscaling K8s

Ver capacidades