El body leasing de ingenieros MLOps (Machine Learning Operations contracting) en Commoditech ofrece acceso inmediato a expertos que automatizan el ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial. Llevamos los modelos de ML de la fase de experimentación a un despliegue de producción estable en la nube.
¿A qué se dedica MLOps y por qué es clave para los proyectos de IA?
Construir un modelo de aprendizaje automático (ML) es solo el 10% del éxito. El 90% restante es MLOps: la ingeniería de sistemas responsable de garantizar que el modelo funcione de manera estable en producción, se reentrene automáticamente con nuevos datos y sea monitoreado constantemente para detectar una caída en la precisión (desviación de datos o data drift). Los ingenieros de MLOps realizan:
- Automatización de pipelines (ML Pipelines): Creamos pipelines continuos para la adquisición de datos, entrenamiento, prueba y despliegue de modelos (CI/CD para ML utilizando Kubeflow, MLflow o Prefect).
- Gestión del registro de modelos (Model Registry): Configuramos repositorios centrales de modelos para rastrear versiones, parámetros y métricas de entrenamiento.
- Contenedorización y orquestación: Empaquetamos modelos en imágenes de Docker y los desplegamos en clústeres de Kubernetes (K8s) para un escalado flexible de los recursos GPU/CPU.
- Monitoreo en producción: Implementamos sistemas de monitoreo de anomalías en el rendimiento del modelo (detección de desviaciones de modelos y datos o model & data drift) utilizando herramientas como Prometheus, Grafana o Evidently AI.
¿Por qué contratar ingenieros de MLOps con Commoditech?
Los ingenieros de MLOps poseen una combinación poco común de competencias de DevOps con conocimientos en Data Science y arquitectura en la nube (Cloud Architecture):
- Expertos en la nube Google Vertex AI & AWS Bedrock: Nos especializamos en el uso completo de herramientas nativas de la nube (Vertex AI Pipelines, SageMaker, Azure ML).
- Escalado rápido del equipo: Ofrecemos acceso a ingenieros con perfil de sistemas, listos para colaborar con sus Data Scientists y desarrolladores de backend.
- Reducción de costes de infraestructura: Optimizamos el uso de instancias GPU/TPU en la nube, reduciendo las facturas de mantenimiento de modelos de IA en producción.
Stack tecnológico de los desarrolladores MLOps
| Área de competencia | Tecnologías, plataformas y frameworks |
|---|---|
| Plataformas en la nube de ML | Google Cloud Vertex AI, AWS SageMaker, AWS Bedrock, Azure Machine Learning |
| Seguimiento de modelos y Pipelines | MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Prefect, Apache Airflow, DVC |
| Infraestructura e IaC | Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes (K8s), KServe, Triton Inference Server |
| Lenguajes y DevOps | Python, Bash, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), Prometheus, Grafana |
¿Sus modelos de ML están esperando para el despliegue en producción?
Póngase en contacto con nosotros. Seleccionaremos ingenieros de MLOps para usted que diseñarán una arquitectura en la nube automatizada para sus proyectos de IA.
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