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Construiré pipeline de mlops y desplegaré modelos ml llm en gpu con mlflow
Ingeniero senior de DevOps y MLOps, CICD, Kubernetes, AWS, ingeniero full stack
Soy un ingeniero senior en DevOps y MLOps con más de 12 años ayudando a startups a lanzar sistemas seguros, escalables y listos para producción. En el área de DevOps, diseño infraestructura en la nube...
Acerca de este Servicio
¿Tienes dificultades para desplegar tus modelos de AI/ML o LLM en producción? Soy un ingeniero senior de MLOps y LLMOps especializado en desarrollo y despliegue de modelos ML, ajuste fino, pipelines de extremo a extremo, seguimiento con MLflow, sistemas RAG con LangChain y despliegue escalable de LLM en GPU.
Construyo pipelines de MLOps de nivel producción para automatizar desarrollo, entrenamiento, ajuste fino, pruebas, despliegue, monitoreo y retrainings continuos, de forma rápida, segura y escalable.
Servicios que ofrezco:
- Configuración de pipelines de MLOps de extremo a extremo (Kubeflow, Airflow)
- Despliegue de modelos AI/ML en producción
- pipelines CI/CD para ML y LLMs
- Monitoreo de modelos y detección de drift
- Seguimiento de experimentos con MLflow y registro de modelos
- MLOps en la nube (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- Despliegue en GPU (RunPod, Modal.com, Vast.ai) para LLMs
- LLMOps (GPT, Llama, Ollama, vLLM, ajuste fino)
- Pipelines RAG (LangChain, Pinecone, FAISS)
- Servir modelos con FastAPI y APIs REST
- Retrainings automáticos y control de versiones
Despliego sistemas de machine learning, GenAI, RAG, LLMs ajustados y aplicaciones de AI personalizadas.
Pila tecnológica:
Python, MLflow, Kubeflow, FastAPI, LangChain, SageMaker, Vertex AI, RunPod
¿Listo para desplegar tu modelo de AI/ML en producción? ¡Conectemos!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué modelos de ML y LLM puedes desplegar?
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.
¿Puedes ajustar finamente LLMs y configurar pipelines RAG?
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.
¿Con qué herramientas de MLOps y plataformas en la nube trabajas?
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.
¿Proporcionas monitoreo de modelos y retrainings automáticos?
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.
¿Puedes configurar despliegue en GPU de LLM en RunPod o Modal?
¡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.
¿Cuánto tiempo tarda en construir un pipeline de MLOps?
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.
¿Qué entregables recibiré al final del proyecto?
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.
¿Proporcionas soporte y documentación post-entrega?
¡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.
