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Desplegaré y gestionaré infraestructura de mlops, llm y gpu en aws y kubernetes
Ingeniero senior de DevOps en IA: AWS, Kubernetes, APIs de ComfyUI, DevSecOps
Ingeniero de AI DevSecOps e infraestructura en la nube, con 4 años construyendo sistemas de producción. Entrego lo que la mayoría de los proyectos de IA no tienen: la infraestructura subyacente.
Trab...
Acerca de este Servicio
Pongo modelos de IA en producción y los mantengo en funcionamiento. Un script de entrenamiento no es un producto. Un servicio monitoreado, versionado y con autoscaling sí lo es.
LO QUE CONSTRUYO
pipelines de MLOps: seguimiento con MLflow o Weights and Biases, registro de modelos, reentrenamiento automatizado y despliegue seguro
servicio de LLM: vLLM, Ollama, TGI y modelos de Hugging Face detrás de una API compatible con OpenAI
infraestructura de GPU: AWS EC2 g5 y g6, EKS con grupos de nodos GPU, RunPod y Vast.ai, instancias spot y autoscaling para reducir tu factura
contenedores: Docker, Kubernetes, Helm, programación de GPU, verificaciones de salud y despliegue sin tiempo de inactividad
CI/CD para modelos y código: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD y GitOps
observabilidad: Prometheus, Grafana, trazado de solicitudes, paneles de latencia y coste por token
seguridad: privilegios mínimos IAM, endpoints privados VPC, gestión de secretos y SSL
LO QUE OBTIENES
Infraestructura funcional, el código fuente de Terraform o Helm que posees, documentación del runbook y una llamada de entrega para que tu equipo pueda operarla sin mí.
Cuatro años en DevOps e infraestructura de IA. Dímelo tu modelo, tráfico esperado y nube, y lo dimensionaré y te daré un coste mensual realista antes de que hagas el pedido. Trabajo en horario de EE.UU.
Herramientas:
Kubernetes
•
Docker
•
Amazon EKS
Marcos:
Terraform
•
Ansible
Lenguaje de programación:
Bash
•
Go
•
Python
Experiencia:
Instalación
•
Migración
•
Depuración de código
Otros servicios de Ingeniería de DevOps que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué modelos puedes desplegar?
Cualquier modelo abierto en Hugging Face más Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek y tus propios fine tunes. Para imágenes y videos también manejo Flux, SDXL y Wan. Dime el modelo y te confirmaré la GPU que necesita.
¿Necesito mi propia cuenta en la nube?
Sí, y eso es intencional. Todo se ejecuta en tu cuenta de AWS, GCP o RunPod para que seas dueño de la infraestructura y controles la facturación. Lo configuro y te lo entrego.
¿Cuánto costará ejecutarlo al mes?
Depende del tamaño del modelo y del tráfico. Antes de que hagas el pedido te doy una estimación de tamaño: tipo de GPU, utilización esperada y rango mensual. Las instancias spot y escalar a cero suelen reducir mucho el coste.
¿Obtengo el código fuente de Terraform y Helm?
Siempre. Recibes el repositorio completo, Dockerfiles, charts de Terraform o Helm y documentación de la API, para que tú o otro ingeniero puedan mantenerlo después.
¿Puedes arreglar una configuración existente en lugar de crear una nueva?
Sí. Despliegues fallidos, crashes por OOM, nodos GPU que no programan, facturas en la nube descontroladas y infraestructura sin documentación son gran parte de lo que hago.
¿Haces LLMs autohospedados en las instalaciones?
Sí. Ollama o vLLM con Open WebUI en tu propio servidor o estación de trabajo GPU, completamente offline, sin que los datos salgan de tu red.
¿Qué monitoreo obtengo?
Prometheus y Grafana con paneles para latencia, rendimiento, utilización de GPU, tasa de errores y coste por solicitud, además de alertas que te llegan antes de que tus usuarios lo noten.
¿Cual es su horario de trabajo?
Estoy disponible 24/7 y trabajo en horario de EE. UU., así que podemos hablar en tu zona horaria. Normalmente respondo en una hora.
