DevOps&MLOpsPlatform
Pipelines integrales de DevOps y MLOps: CI/CD, despliegues en contenedores, versionado de modelos, monitoreo y flujos de reentrenamiento automatizado para entornos de producción privados.
Cliente
Private Client
Duración
Configuración de infraestructura y automatización
Tipo
CI/CD y ciclo de vida del modelo
Entrega
Privada
CI/CD
Automatizado
MLOps
Ciclo de vida del modelo
Privada
Infraestructura
01Resumen
Una base completa de DevOps y MLOps para desplegar y mantener aplicaciones impulsadas por ML, que cubre la automatización de builds, los despliegues en contenedores, el seguimiento de experimentos, el registro de modelos y el monitoreo de producción para la infraestructura privada del cliente.
02El problema y la solución
El desafío
Los modelos de ML y el código de aplicación se desplegaban de forma manual, sin pipelines estandarizados, control de versiones para los modelos ni observabilidad. Los lanzamientos eran lentos, las reversiones eran arriesgadas y los ciclos de reentrenamiento carecían de automatización.
Nuestra solución
Implementamos CI/CD para los artefactos de aplicación y de modelo, servicios en contenedores, seguimiento de experimentos, flujos de promoción de modelos y ganchos de monitoreo, dando al cliente una ruta repetible del entrenamiento a la producción.
03Nuestro enfoque
Diseño del pipeline
Mapeamos las etapas de build, prueba y despliegue tanto para el código de la aplicación como para los artefactos de modelo de ML.
Herramientas de MLOps
Configuramos el seguimiento de experimentos, el registro de modelos y los despliegues versionados con soporte de reversión.
Observabilidad
Añadimos comprobaciones de estado, registro y monitoreo del rendimiento del modelo y la API en producción.
04Lo que entregamos
Entregables clave
- Pipelines de CI/CD para cargas de trabajo de aplicación y ML
- Plantillas de despliegue en contenedores
- Configuración de versionado y registro de modelos
- Configuración de monitoreo y alertas
- Runbooks para lanzamiento y reversión
Funcionalidades construidas
- Pipelines automatizados de build, prueba y despliegue
- Empaquetado y orquestación de servicios basados en Docker
- Seguimiento de experimentos de ML y promoción de versiones de modelo
- Monitoreo de producción con alertas de drift y rendimiento
- Infraestructura privada: solo operaciones internas
05El impacto
Lanzamientos más rápidos y seguros con pipelines de despliegue automatizados
Versiones de modelo trazables del experimento a la producción
Menor carga de operaciones manuales para los equipos de ML y aplicación
Base escalable para ciclos continuos de reentrenamiento de modelos
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