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Desplegaré modelos de AI y ML en AWS, GCP o Azure
Soy ingeniero de DevOps y en la nube con experiencia práctica en diseñar, automatizar y gestionar infraestructuras modernas en AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel y GCP. Me especia...
Acerca de este Servicio
¿Entrenaste tu modelo de ML o LLM pero estás atascado en el despliegue?
Despliego modelos de AI y aprendizaje automático en producción en AWS, GCP y Azure de forma rápida, limpia y escalable. Ya sea un modelo preentrenado, un LLM ajustado o una pipeline completa de MLOps, manejo todo desde la containerización hasta el monitoreo.
Lo que entrego:
Desplegar cualquier modelo ML/LLM como una API REST en producción
Despliegue con Docker + Kubernetes (EKS, GKE, AKS)
Pipeline automatizado de CI/CD para push de código y auto-despliegue
Configuración de FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server
Soporte para inferencia con GPU (CUDA, T4, A100)
Versionado y registro de modelos con MLflow
Monitoreo con Prometheus y Grafana
Autoescalado para picos de tráfico
Pipeline completo de MLOps: entrenamiento, validación, despliegue y monitoreo
Infraestructura como código con Terraform y Helm
Frameworks: PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Nubes: AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Cada entrega incluye documentación completa. Envíame un mensaje antes de ordenar para una consulta gratuita. Revisaré tu modelo y te daré un plan claro.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de modelos de AI y ML puedes desplegar en la nube?
Despliego cualquier modelo de ML o LLM basado en Python, como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost y modelos personalizados. También manejo inferencia de LLM, APIs de visión por computadora y modelos de NLP en AWS, GCP y Azure usando Docker y Kubernetes.
¿Qué incluye la configuración de pipeline de MLOps?
El pipeline completo de MLOps cubre automatización de entrenamiento, validación de modelos, despliegue con CI/CD, versionado con MLflow y monitoreo en producción con Prometheus y Grafana. Cada vez que vuelvas a entrenar tu modelo, el pipeline lo valida y despliega automáticamente, sin pasos manuales.
¿Qué plataformas en la nube soportas: AWS, GCP o Azure?
Soporto las tres. En AWS uso EKS, SageMaker y EC2. En GCP uso GKE y Vertex AI. En Azure uso AKS y Azure ML. También puedo recomendar la opción más económica según el tamaño de tu modelo y el tráfico esperado.
¿Soportas despliegue con GPU para aprendizaje profundo y inferencia de LLM?
Sí. Configuro instancias con GPU y soporte CUDA, y preparo servidores de inferencia de alto rendimiento como NVIDIA Triton o TorchServe para modelos de aprendizaje profundo y LLM que requieren aceleración GPU.
¿Qué pasa si solo tengo un archivo de modelo entrenado y aún no tengo configuración en la nube?
No hay problema, esa es la situación más común. Me encargo de todo desde cero: configuración de cuenta en la nube, redes, containerización con Docker y despliegue como API en vivo. Solo comparte tu archivo de modelo y yo me encargo del resto.
¿Mi API de modelo ML podrá manejar mucho tráfico y autoescalarse?
Sí. Con los paquetes Elite y Prime configuro autoescalado horizontal en Kubernetes para que tu API aumente automáticamente las instancias bajo carga y reduzca cuando disminuya, todo gestionado y de nivel producción.
