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Ingeniero con una tableta caminando por un pasillo de servidores iluminado por luces indicadoras azules

Datos e IA

Servicios de MLOps

Lleva tus modelos de machine learning a producción y mantén su precisión allí, con pipelines automatizados, monitorización y reentrenamiento. Lo configura un equipo dirigido por sus fundadores y lo lidera un ingeniero sénior.

Habla con los fundadores

Qué obtienes con los servicios de MLOps de Authect

MLOps (machine learning operations) aplica la disciplina de DevOps al machine learning. Une la ciencia de datos, la ingeniería de datos y el desarrollo de software para que los modelos pasen rápido del experimento a producción y sigan rindiendo una vez allí.

Acortamos el camino entre un modelo prometedor y un servicio fiable automatizando los pasos que tu equipo hace hoy a mano: preparar datos, entrenar, probar, desplegar y revisar resultados. Menos pasos manuales significan menos errores y mucha menos espera entre una idea y una nueva versión.

Como reunimos DevOps y ciencia de datos en un equipo pequeño, tus modelos pueden escalar con cargas de trabajo reales sobre una infraestructura dimensionada para lo que de verdad necesitan. Cada configuración la lidera un ingeniero sénior, y los pipelines, los registros y las cuentas en la nube son tuyos desde el primer día.

Beneficios

Cómo beneficia MLOps a tu negocio

  1. 01

    Ciclos de desarrollo de modelos más cortos

    Los pipelines de CI/CD para código, datos y modelos eliminan los traspasos que frenan a los equipos. Así, tus científicos de datos pueden experimentar rápido y publicar mejoras en días, no en meses.

  2. 02

    Rendimiento fiable a escala

    La validación automática revisa cada modelo nuevo antes de que sustituya al anterior, y la infraestructura de servicio escala con la demanda, así que el rendimiento se mantiene estable aunque crezca el uso.

  3. 03

    Más retorno del machine learning

    Los modelos que llegan a producción y siguen siendo precisos son los que dan resultados. MLOps cierra la distancia entre un buen experimento y un resultado de negocio medible.

  4. 04

    Menores costos de infraestructura

    Entrenamientos bien dimensionados, inferencia con autoescalado y un seguimiento claro del costo de cada modelo: pagas por la capacidad de cómputo que usas, no por GPU inactivas.

  5. 05

    Menos deuda técnica

    Datos versionados, entrenamiento reproducible y pipelines probados sustituyen a scripts frágiles y notebooks improvisados, así que los modelos son más fáciles de mantener y de traspasar.

  6. 06

    Una gobernanza que puedes demostrar

    Cada modelo en producción tiene un registro de los datos, el código y los parámetros que lo generaron, lo que facilita auditorías, revisiones y rollbacks.

Cómo trabajamos

Cómo hacemos MLOps de principio a fin

Tanto si tienes un modelo en un notebook como un conjunto de modelos ya en producción, trabajamos en cuatro etapas, cada una con un resultado claro que puedes ver.

  • Análisis de la infraestructura

    Revisamos tu infraestructura actual, tus fuentes de datos, tus modelos y la forma de trabajar de tu equipo junto con tus objetivos de negocio. Después acordamos contigo dónde la automatización marcará antes la mayor diferencia.

  • Diseño de la arquitectura de ML

  • Pipelines en producción

  • Monitorización y optimización

Dos ingenieros trabajando en un escritorio largo lleno de monitores en una oficina diáfana al anochecer

¿Quieres que tus modelos de machine learning funcionen de forma fiable en producción?

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Qué incluye

Qué incluye nuestro proceso de MLOps

MLOps abarca toda la vida de un modelo, no solo el despliegue. Trabajamos en tres fases, y puedes empezar por la que hoy te esté frenando.

Cada fase termina con algo concreto: una lista acordada de casos de uso, un modelo probado o un pipeline que funciona por sí solo.

Diseño

  • Ingeniería de requisitos

    Convertir los objetivos de negocio en requisitos medibles de precisión, velocidad, costo y explicabilidad.

  • Priorización de casos de uso

    Ordenar los posibles casos de uso según su valor y viabilidad, para que el primer modelo en producción sea uno que importe.

  • Revisión de la disponibilidad de datos

    Confirmar que los datos que necesita un modelo existen, tienen la calidad suficiente y se puede acceder a ellos de forma fiable y legal.

Desarrollo de modelos

  • Ingeniería de datos

    Pipelines repetibles que recogen, limpian y versionan los datos con los que cada modelo se entrena y predice.

  • Ingeniería de modelos

    Código de entrenamiento probado, reproducible y con seguimiento, para poder recrear cualquier resultado más adelante.

  • Pruebas y validación

    Comprobaciones de precisión, equidad y casos límite con datos reservados antes de aprobar un modelo.

Operaciones

  • Despliegue de modelos

    Modelos servidos como API, procesos por lotes o componentes integrados, con control de versiones y despliegues seguros.

  • Pipelines de CI/CD

    Compilación, pruebas y publicación automáticas de código, datos y modelos cada vez que algo cambia.

  • Monitorización y disparadores

    Alertas de deriva y rendimiento, y reentrenamiento automático cuando se superan los umbrales acordados.

Niveles de MLOps

Los tres niveles de madurez de MLOps

La mayoría de los equipos empieza en el primer nivel, y no pasa nada. Te ayudamos a subir solo hasta donde lo necesiten tus modelos, porque la automatización completa compensa en algunos modelos y es excesiva en otros.

  1. 01

    Nivel 0: despliegue manual

    Cada paso, desde el análisis de datos hasta el entrenamiento y el despliegue, se hace a mano. Sirve para un primer modelo, pero las nuevas versiones son lentas, difíciles de repetir y dependen de quien lo construyó.

  2. 02

    Nivel 1: reentrenamiento automático

    Se despliega en producción todo el pipeline de entrenamiento, no solo el modelo. Los datos nuevos lanzan automáticamente el reentrenamiento y la validación, así que el modelo se mantiene al día sin trabajo manual.

  3. 03

    Nivel 2: CI/CD para pipelines

    Los cambios en el propio pipeline se compilan, prueban y publican automáticamente. Los científicos de datos pueden probar ideas nuevas y publicarlas con seguridad y a menudo, con un sistema completo de entrega de machine learning detrás.

Por qué Authect

Por qué elegir Authect para tu MLOps

  1. 01

    DevOps y ciencia de datos en un solo equipo

    Nuestros ingenieros entienden tanto los modelos como la infraestructura en la que funcionan, así que nada se pierde entre los científicos de datos y quienes despliegan su trabajo.

  2. 02

    Apoyo en todo el ciclo de vida

    Desde la preparación de datos y la creación de modelos hasta el despliegue y la monitorización, podemos encargarnos de cualquier parte del ciclo de vida del machine learning, o de todo.

  3. 03

    Liderado por un ingeniero sénior

    Un ingeniero sénior diseña y lidera cada configuración de MLOps, con los fundadores implicados desde la primera conversación. Hablas con las personas que lo construyen, nunca con un comercial.

  4. 04

    Sin dependencia

    Los pipelines, los registros de modelos y la infraestructura como código están en tus cuentas desde el primer día, construidos con herramientas abiertas y muy extendidas que tu equipo puede manejar sin nosotros.

Ingeniero de pie junto a una ventana con vistas a una ciudad, con un portátil abierto en el escritorio

Incluido

Lo que ponemos en marcha en torno a tus modelos

Sea cual sea el nivel al que aspires, estas son las piezas que configuramos y documentamos para que tus modelos sean reproducibles, observables y seguros de cambiar.

  • Seguimiento de experimentos

    Cada entrenamiento queda registrado con sus datos, código, parámetros y resultados, para encontrar y reproducir fácilmente el mejor modelo.

  • Registro de modelos

    Un único lugar para las versiones aprobadas de cada modelo, con etapas, responsables y un historial claro de lo que está en producción.

  • Versionado de datos

    Instantáneas de los datos de entrenamiento vinculadas a cada modelo, para que siempre sepas de qué datos salió una predicción.

  • Pipelines de características

    Lógica de características compartida y probada, usada tanto en el entrenamiento como en las predicciones en vivo, para evitar desajustes sutiles.

  • Pruebas automatizadas

    Comprobaciones de calidad de datos, precisión del modelo y comportamiento de la API en cada cambio, antes de que nada llegue a los usuarios.

  • Despliegues seguros

    Despliegues shadow, canary y A/B que comparan un modelo nuevo con el anterior antes de que tome el relevo.

  • Monitorización de deriva y rendimiento

    Paneles y alertas sobre deriva de los datos de entrada, precisión, latencia y errores, para que los problemas salgan a la luz antes de que te cuesten dinero.

  • Visibilidad de costos

    Costos de entrenamiento e inferencia controlados por modelo, con autoescalado que ajusta el gasto al uso.

Artículos

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre MLOps

¿Qué es MLOps?

MLOps (machine learning operations) es un conjunto de prácticas que lleva la disciplina de DevOps al machine learning. Combina ingeniería de datos, ciencia de datos y desarrollo de software para que los modelos se entrenen, prueben, desplieguen, monitoricen y reentrenen de forma fiable y repetible, en lugar de a mano.

¿En qué se diferencia MLOps de DevOps?

DevOps automatiza la compilación, las pruebas y la publicación del código. MLOps hace lo mismo con el código, los datos y los modelos a la vez, y añade lo que es propio del machine learning: el seguimiento de experimentos, el versionado de los datos de entrenamiento, la validación de la precisión del modelo y la vigilancia de la deriva una vez que está en producción.

¿Necesitamos MLOps si solo tenemos uno o dos modelos?

A menudo compensa una versión ligera. Incluso un único modelo en producción se beneficia de un entrenamiento reproducible, pruebas automatizadas y una monitorización básica. Te ayudamos a poner en marcha lo que tus modelos necesitan hoy, y a añadir más automatización solo cuando empiece a compensar.

¿Qué herramientas usan para MLOps?

Trabajamos con herramientas muy extendidas y con buen soporte, como MLflow, Airflow, Docker y Kubernetes, junto con los servicios de machine learning de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Si ya usas algunas herramientas, partimos de ellas.

Cuéntanos qué estás construyendo. Un fundador te responde en un día hábil y lo desarrolla contigo.

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