Nuestra agencia configurará tu infraestructura de ML, pipeline de MLOps y despliegue en GPU

Tu modelo de ML es tan bueno como la infraestructura que lo soporta. Construyo pipelines de MLOps en producción que llevan tus modelos desde notebooks de Jupyter hasta despliegues escalables, monitoreados y con autoescalado.

Lo que entrego:

Despliegue de modelos de ML (API REST, gRPC, inferencia por lotes), configuración de infraestructura GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, autohospedado), servicio de modelos (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline de MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automatización del entrenamiento, control de versiones de modelos y seguimiento de experimentos, pruebas A/B y despliegues canary para modelos, endpoints de inferencia con autoescalado, optimización de costos para cargas de trabajo en GPU y despliegue de LLM (Llama autohospedado, Mistral, modelos ajustados).

Por qué mi agencia:

Nos situamos en la intersección de DevOps y AI, una combinación poco común. La mayoría de los ingenieros de ML pueden entrenar modelos, pero tienen dificultades con el despliegue en producción. La mayoría de los ingenieros de DevOps pueden desplegar aplicaciones, pero no entienden los desafíos específicos de ML como la programación de GPU, el control de versiones de modelos y la optimización de inferencias. Nosotros conectamos ambos mundos.