Construiré una pipeline de mlops y desplegaré modelos de ml llm en gpu runpod con mlflow

Despliego todo tipo de modelos ML y LLM, incluyendo machine learning, deep learning, NLP, GenAI, sistemas RAG, GPT, Llama, Mistral y LLMs ajustados. Ya sea un modelo de clasificación, transformer o LLM de código abierto, lo desplegaré en producción siguiendo las mejores prácticas de MLOps para escalabilidad.

Sí, ofrezco ajuste fino de LLM usando LoRA y QLoRA en Hugging Face para modelos como Llama, Mistral y GPT. También construyo pipelines RAG listos para producción con LangChain y bases de datos vectoriales como Pinecone, FAISS o Weaviate. Perfecto para chatbots, Q&A de documentos y asistentes de AI personalizados.

Trabajo con todas las principales herramientas de MLOps, incluyendo MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI y BentoML. Para despliegue en la nube, uso AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning y Databricks. Para despliegue en GPU de LLM, trabajo con RunPod, Modal y Vast.ai.

Sí, configuro monitoreo completo de modelos, incluyendo seguimiento de rendimiento, detección de drift y alertas automáticas con MLflow. También construyo pipelines automáticos de retraining que vuelven a entrenar tus modelos con nuevos datos, asegurando que tu sistema ML siga siendo preciso en producción.

¡Por supuesto! Despliego LLM en plataformas en la nube con GPU como RunPod, Modal y Vast.ai para inferencia rentable y escalable. Uso vLLM, Ollama y Hugging Face Text Generation Inference para servir LLM de alto rendimiento con uso optimizado de GPU y autoescalado para cargas de trabajo en producción.

El despliegue básico de un modelo ML toma 3 días, mientras que un pipeline completo de MLOps de extremo a extremo con monitoreo y retraining toma 5 días. Soluciones completas de MLOps y LLMOps con ajuste fino, RAG y despliegue multi-nube toman 7 días. Los plazos dependen del alcance de tu proyecto, discutámoslo para mayor precisión.

Recibirás código fuente completo, modelos ML/LLM desplegados con endpoints API, panel de seguimiento con MLflow, configuración de monitoreo y documentación técnica completa (nivel Premium). Todo el código está listo para producción, bien comentado y siguiendo las mejores prácticas de MLOps para que tú o tu equipo puedan mantenerlo fácilmente.

¡Sí! El paquete estándar incluye 3 días de soporte post-entrega, y el Premium incluye 7 días más documentación técnica completa que cubre arquitectura del pipeline, pasos de despliegue del modelo y guías de mantenimiento. Estoy aquí para ayudar a solucionar problemas, responder preguntas y asegurar que tu sistema de MLOps funcione sin problemas.