Entrenar y versionar
Circuitos de entrenamiento reproducibles, con datos, código y parámetros versionados: cada modelo tiene su registro de linaje desde el primer día.
/ TI y datos /
MLOps que convierte experimentos en producción
Entrenamiento versionado, despliegue, monitorización y rollback para modelos de IA—entregado como una plataforma que tu equipo de ciencia de datos realmente quiere usar.
El problema
Casi ningún modelo sale nunca del cuaderno
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Los pilotos no llegan a producción
Ciencia de datos entrega un cuaderno, ingeniería lo reescribe para producción y la lógica original de las variables se desvía. La mayoría de los pilotos muere en silencio en ese traspaso.
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Ningún versionado de modelos fiable
Las versiones viven en nombres de carpeta y en mensajes de Slack. Cuando algo se rompe, nadie sabe seguro qué modelo está en producción ni con qué datos se entrenó.
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Vigilar se reduce a unas alertas en un panel
Se vigilan la latencia y la CPU; la desviación, la caída de rendimiento y las regresiones por segmento se notan cuando alguien de negocio se queja.
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La vuelta atrás va por llamada de urgencia
Revertir un modelo significa una llamada de crisis, un redespliegue a mano y un postmortem que no le gusta a nadie. No hay un camino de vuelta atrás de primera clase.
Cómo funciona
Una plataforma de MLOps que el equipo adopta en vez de esquivar
Desplegar y enrutar
Despliegue con un solo comando y enrutado en sombra, canario y A/B, para que cada versión nueva se gane el tráfico real antes de recibirlo.
Vigilar y volver atrás
Controles de desviación, de rendimiento y por segmento, con alertas automáticas y vuelta atrás a un clic hacia una versión que se sabe buena.
La plataforma se adapta a tu nube, a tus marcos de modelo y a tu stack de datos actual.
MLOps que convierte experimentos en producción
Qué incluye
Todo lo que hace faltapara que los modelos pasen del cuaderno a producción
Entrenamiento, registro, despliegue, vigilancia y vuelta atrás, sobre Synapse, como una única capa de operación para ciencia de datos e ingeniería de modelos.
Circuitos de entrenamiento
Circuitos reproducibles con datos, código y parámetros versionados: cada ejecución queda recogida en el linaje.
Registro de modelos
Registro central con versionado, promoción por etapas, responsables y puertas de aprobación entre preproducción y producción.
Despliegue automatizado
Despliegue por lotes, en tiempo real e incrustado con un solo comando, con paridad de entornos e infraestructura como código.
Vigilancia de desviación y rendimiento
Desviación de entradas, desviación de predicciones y rendimiento sobre el resultado, con desglose por segmento y un responsable con nombre para cada alerta.
Tráfico A/B y en sombra
Pasa las versiones nuevas en sombra sobre tráfico real, haz pruebas A/B con barreras estadísticas y promociona a la ganadora sin sustos.
Vuelta atrás
Vuelta atrás a un clic hasta la versión anterior que se sabe buena, con traza de auditoría completa y atribución del incidente.
Funciona sobre Synapse
Resultados
Qué cambia cuando el MLOps es una plataforma y no un apaño
Los resultados varían según el contexto, la madurez del dato y el alcance. Acotamos con honestidad antes de prometer con precisión.
5–10x
Más modelos llegando a producción cada trimestre
Orientativo — depende de la madurez de partida y del tamaño del equipo.
Minutos
Para desplegar una versión nueva, frente a los días de antes
Orientativo — según equipos que ya cuentan con la plataforma.
Con seguimiento
Desviación, rendimiento y vuelta atrás en todos los modelos en producción
Cómo trabajamos
Del primer modelo a una plataforma, sin un programa faraónico
Diagnóstico
Diagnóstico
Semanas 1-2
Inventariamos los modelos actuales, dónde duele el despliegue, los huecos de vigilancia y los requisitos de plataforma.
Diseño
Diseño
Semanas 3-5
Definimos el modelo de registro, los patrones de despliegue, los contratos de vigilancia y la política de vuelta atrás, con ciencia de datos e ingeniería.
Construcción
Construcción
Semanas 6-12
Levantamos entrenamiento, registro, despliegue y vigilancia, y lo probamos con un primer modelo real en producción.
Operar y escalar
Operar y escalar
Semana 13 en adelante
Incorporamos equipos y modelos nuevos, ampliamos la cobertura de vigilancia y operamos la plataforma como un servicio.
Los plazos varían según el número de modelos, la diversidad de marcos y la infraestructura existente.
Ideas, trends, and tools to stay ahead
Primer paso
¿Convertimos los pilotos en IA en producción?
Sin compromiso. Empezamos con una sesión acotada para mapear tus modelos, tus huecos y lo que necesitas de plataforma.