Infraestructura en la nube y datos que sustentan modelos en producción.
Preparamos la nube, los datos y el MLOps para sacar sus modelos de IA del laboratorio y ponerlos a funcionar en producción, con estabilidad y seguridad.
Una base de nube y datos lista para IA
Diseñamos entornos en AWS, Azure o Google Cloud preparados para sustentar iniciativas de inteligencia artificial.
Preparamos los datos y las tuberías necesarios para alimentar los modelos con consistencia.
Con MLOps, organizamos la puesta en producción y el seguimiento de los modelos a lo largo de su uso.
Lo que cambia para el negocio
Mayor previsibilidad para escalar iniciativas de IA.
Visibilidad en producción
Ten más control sobre el comportamiento de los modelos después de la puesta en producción.
Escala bajo demanda
Los entornos elásticos acompañan el crecimiento sin comprometer la estabilidad.
Seguridad y gobernanza
Proteja los datos y mantenga el control sobre el acceso al entorno.
Ciclo de IA más eficiente
MLOps reduce las dependencias manuales y acelera la evolución de los modelos.
Componentes de la solución
Cada frente prepara la base necesaria para operar IA a escala.
Arquitectura en la nube
Diseñamos entornos de AWS, Azure o Google Cloud preparados para cargas de trabajo de IA.
Migración a la nube
Planeamos la transición a la nube preservando la continuidad de la operación.
Plataforma de datos
Preparamos la base que abastece análisis y modelos con información confiable.
MLOps y operación de modelos
Estructuramos el ciclo necesario para llevar modelos a producción y mantener su evolución bajo control.
FinOps y optimización
Monitoreamos los costos y ajustamos los recursos a medida que cambia el consumo de la infraestructura.
Gobernanza y seguridad de datos
Aplicamos controles para proteger la información utilizada por las iniciativas de IA.
Preguntas frecuentes
MLOps organiza el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático después de la fase de desarrollo, creando una estructura para ponerlos en producción y supervisar su evolución.
DOMVS iT trabaja con AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. La elección depende del entorno existente y de las necesidades de la iniciativa.
La infraestructura debe dimensionarse para el tipo de carga de trabajo que se ejecutará y prepararse para acompañar la evolución de los modelos a lo largo del uso.
El modelo necesita estar conectado a un ambiente capaz de sostener su ejecución real. También es necesario crear condiciones para acompañar su comportamiento después de la publicación.
DevOps organiza el ciclo de desarrollo y operación de software. MLOps aplica esta lógica al ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, que exigen cuidados específicos después de que entran en producción.
El monitoreo acompaña el comportamiento del modelo durante el uso y ayuda a identificar cuándo se vuelven necesarios ajustes o una nueva versión.
MLOps se vuelve relevante cuando los modelos dejan la fase experimental y necesitan operar de forma recurrente dentro de la empresa, con una estructura preparada para acompañar su ciclo de vida.