Infraestructura de IA
Infraestructura de IA y MLOps en producción
Montamos la infraestructura que hace falta para operar modelos de forma continua: pipelines de despliegue con versionado, evaluación automática antes de cada promoción, autoescalado de GPU con control de coste y despliegue en nube, híbrido o en tus propios servidores.
De la prueba de concepto a producción
La distancia entre un cuaderno que funciona y un servicio que aguanta es donde muere la mayoría de proyectos de IA. Lo que falta suele ser lo mismo: versionado de modelo y de datos, un entorno de pruebas idéntico al de producción, evaluación automática antes de promocionar, y observabilidad para saber si el modelo se está degradando.
Qué montamos
El alcance típico de una fase de infraestructura.
- Pipelines CI/CD específicos para modelos, con evaluación previa a la promoción
- Registro de modelos con versionado y capacidad de revertir
- Autoescalado de GPU con límites de gasto y apagado en inactividad
- Observabilidad: latencia, coste por petición y deriva del modelo
- Despliegue en AWS, Azure, GCP o infraestructura propia
- Cifrado en tránsito y en reposo, alineado con ISO 27001
Control de coste de GPU
Las instancias con GPU son el gasto que más se dispara y el que peor se vigila. Configuramos escalado a cero en inactividad, agrupación de peticiones para aprovechar cada ciclo, y una alerta de presupuesto antes de que el gasto llegue al límite en lugar de después. En despliegues que hemos heredado, esas tres medidas suelen recortar la factura mensual de forma sustancial.
Cuándo tiene sentido lo híbrido
Si tienes un volumen base constante y picos ocasionales, la combinación más barata suele ser hardware propio para la base y nube para los picos. Si el volumen es irregular, la nube pura sale mejor pese al precio por hora. Hacemos el cálculo con tus números antes de recomendar nada.
Preguntas frecuentes
¿Podemos ejecutar modelos sin enviar datos fuera?
Sí. Modelos abiertos como Llama, Mistral o Qwen se despliegan en tu propia infraestructura y ningún dato sale de tu red. El coste se traslada del consumo por petición al hardware y su operación, lo que compensa a partir de cierto volumen. Calculamos ese punto de equilibrio con tus cifras reales.
¿Cómo sabemos si un modelo se está degradando?
Instrumentamos tres señales: distribución de las entradas frente a la del entrenamiento, resultado sobre un conjunto de evaluación fijo que se ejecuta periódicamente, y métrica de negocio final. Cuando las entradas cambian de forma, lo ves antes de que el resultado se note en el negocio.