MLOps y LLMOps
Publique y mejore aplicaciones de IA con un proceso definido.
Un experimento exitoso deja preguntas prácticas sobre cómo funcionarán conjuntamente los modelos, los datos y las configuraciones en el uso diario. Desarrollamos procesos para desplegar, evaluar, monitorizar y cambiar su aplicación de IA. La calidad del modelo, la fiabilidad técnica y los costes se evalúan conjuntamente, proporcionando a su equipo una base documentada para lanzamientos y operaciones en curso.
Sus opciones
Servicios para avanzar en su proyecto
Mapear el ciclo de vida y las responsabilidades
Revisamos datos, modelos, prompts, aplicación y despliegue existente. Asignamos expresamente las responsabilidades de desarrollo, aprobación y operación.
Todos los componentes importantes tienen un recorrido definido a lo largo del ciclo de vida.
Mantener la trazabilidad de versiones y artefactos
Los modelos o referencias de modelos, versiones de conjuntos de datos, prompts, configuraciones y resultados de pruebas se versionan adecuadamente. Se registra su relación con cada versión.
El resultado puede rastrearse hasta los componentes y versiones utilizados.
Integrar la evaluación en el desarrollo
Los casos de prueba representativos y los criterios de calidad empresarial se combinan con comprobaciones automatizadas. La tarea, los datos y el uso previsto del modelo determinan los métodos de evaluación adecuados.
Los cambios pueden evaluarse en función de resultados comparables.
Diseñar el despliegue y la publicación
Los entornos, el despliegue, las aprobaciones y los procedimientos de respaldo están integrados en su proceso de desarrollo. La experiencia con Git, CI/CD, Helm y Argo CD soporta lanzamientos controlados.
Las publicaciones se vuelven repetibles y rastreables.
Supervisar calidad, tiempos de respuesta y consumo
Se supervisan los errores técnicos, los tiempos de respuesta, el uso de recursos y los indicadores de calidad adecuados. Los especialistas en la materia evalúan los cambios en los datos y resultados de entrada cuando sea necesario.
Los cambios relevantes se hacen visibles y siguen un proceso de investigación definido.
Establecer operaciones y mejorar continuamente
Acordamos runbooks, responsables, cambios de modelo y evaluaciones periódicas. Prometheus, Grafana y otras herramientas adecuadas de SYNEDAT PLATFORM pueden facilitar la supervisión operativa.
Su equipo puede mantener y mejorar sistemáticamente la versión desplegada.
Cuándo empezar
MLOps y LLMOps Casos de uso
Tres situaciones de ejemplo muestran cómo podemos colaborar.
Un prototipo de IA debe pasar a la operación habitual
Añadimos control de versiones, aprobaciones de publicación, supervisión y documentación operativa.
Los cambios en el modelo o en el prompt tienen consecuencias inesperadas
Casos de prueba comparables y artefactos documentados hacen que las diferencias sean evaluables antes de su lanzamiento.
Las solicitudes técnicamente exitosas cada vez producen respuestas deficientes
Combinamos señales técnicas con evaluaciones de calidad adecuadas y un proceso de investigación claro.
De las necesidades a los resultados
Un proceso claro con etapas verificables
Revisar la configuración actual y los objetivos operativos
Se registran componentes, equipos, riesgos y procesos de desarrollo existentes.
Diseñar el control de versiones y la evaluación
Se determinan artefactos, criterios, conjuntos de pruebas y responsabilidades.
Integrar el despliegue y la monitorización
Implementamos un proceso de publicación definido con pruebas, indicadores y procedimientos alternativos.
Probar y transferir los procedimientos
Probamos y documentamos escenarios de publicación, gestión de errores y cambios.
Su beneficio
Qué recibe
- Un ciclo de vida coordinado para los modelos y aplicaciones acordados.
- Artefactos versionados y resultados de evaluación comprensibles.
- Un proceso de publicación con aprobaciones y procedimientos alternativos probados.
- Supervisión adecuada, instrucciones operativas y responsabilidades.
Cómo trabajar con nosotros
Elija un punto de partida adecuado a sus necesidades. Concretamos juntos el alcance y el esfuerzo necesario en una propuesta.
Evaluar la preparación para las operaciones de IA
Para orientarse: ciclo de vida, control de versiones, evaluación y tareas operativas.
Solicitar presupuesto: Evaluar la preparación para las operaciones de IAImplementar procesos de publicación y evaluación
Para un alcance definido: artefactos, comprobaciones, despliegue y monitorización.
Solicitar presupuesto: Implementar procesos de publicación y evaluaciónMejorar las operaciones de IA
Para cambios continuos: modelos adicionales, mejor evaluación y apoyo acordado.
Solicitar presupuesto: Mejorar las operaciones de IASYNEDAT PLATFORM
Experiencia en plataformas para su proyecto
Utilizamos estas herramientas en SYNEDAT PLATFORM o en sus procesos de entrega de software. Adaptamos las prácticas pertinentes a su proyecto y acordamos su integración con los sistemas existentes.
Identidades, secretos y políticas
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
El inicio de sesión, los secretos técnicos y las políticas de plataforma cumplen diferentes propósitos. Los conectamos con roles, permisos limitados y excepciones documentadas. Las herramientas seleccionadas forman parte de un modelo común de acceso y operativo.
Acceso controlado y políticas de plataforma más coherentes.
Observabilidad y operaciones
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Las métricas, registros y trazas proporcionan diferentes vistas de aplicaciones y plataformas. Organizamos fuentes de datos, paneles de control y rutas de alerta en torno a preguntas operativas específicas. Se tienen en cuenta la retención, los datos sensibles y los costes al planificar la recogida de datos.
Mejor diagnóstico de incidentes y decisiones operativas informadas.
Datos, búsqueda y mensajería
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
El almacenamiento en caché, la mensajería y la búsqueda de datos tienen diferentes requisitos de consistencia, acceso y recuperación. Seleccionamos y conectamos estos componentes a lo largo de sus procesos empresariales. La propiedad y el mantenimiento forman parte de la integración.
Componentes técnicos que se adapten a sus datos y procesos de aplicación.
Preguntas antes de empezar
¿Cuál es la diferencia entre MLOps y LLMOps?
MLOps organiza el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático y sus aplicaciones. En las aplicaciones de LLM, a menudo se añaden prompts, fuentes de contexto, versiones externas de modelos y procedimientos especiales de evaluación. Los procesos se adaptan a los componentes realmente utilizados.
¿Necesitamos una nueva plataforma?
No siempre. Los repositorios, pipelines, registros y monitorización existentes ya pueden cubrir requisitos importantes. Identificamos lagunas y añadimos componentes adecuados. Se consideran nuevos productos cuando las necesidades específicas los justifican.
¿Qué componentes deberían estar versionados?
Los modelos o sus referencias, el código, los prompts, las configuraciones, los casos de prueba y las versiones de datos deben poder asociarse a una publicación. La implementación depende del producto y del almacenamiento. Los datos sensibles no deben copiarse automáticamente a un repositorio de código.
¿Cómo deberíamos evaluar los resultados de los LLM?
Un conjunto de pruebas representativo combina tareas típicas, casos límite y criterios de calidad empresarial. Las comprobaciones automatizadas pueden complementarse con una evaluación humana. Un modelo utilizado como evaluador también debe ser evaluado antes de poder servir como referencia fiable.
¿La supervisión detecta cualquier pérdida de calidad?
Las señales técnicas revelan problemas como errores, tiempos de respuesta y uso de recursos. La calidad del contenido requiere criterios adecuados, muestreo o resultados evaluados. Definimos qué cubre la monitorización y qué comprobaciones adicionales son necesarias.
¿Se puede hacer un cambio de modelo sin volver a probar?
Un cambio puede modificar comportamiento, costes y resultados. Por eso se prevén pruebas comparativas y aprobaciones adecuadas. En los servicios externos, comprobamos qué posibilidades de versionado y control de cambios están disponibles.
¿Cómo funciona el retroceso a una versión anterior?
La aplicación, la configuración y los artefactos relacionados deben considerarse conjuntamente. Los cambios en los datos o la disponibilidad externa de modelos pueden limitar las opciones de rollback. Por ello, diseñamos y probamos un procedimiento de respaldo adecuado para el entorno específico.
¿Qué costes implica la operación continuada de la IA?
Entre otras cosas, las llamadas al modelo o capacidad de cálculo, almacenamiento, evaluación, procesamiento de datos y soporte son relevantes. La medición debe cubrir todo el caso de uso. El consumo de infraestructura y los servicios continuos se muestran por separado en la oferta.
Hablemos del siguiente paso
¿Qué aplicación de IA necesita un camino fiable hacia producción?
Describa la situación actual y las principales dudas de calidad. Definimos los próximos pasos para publicaciones controladas y resultados trazables.
MLOps y LLMOps
El siguiente paso
Cuéntanos brevemente qué necesitas. Asignaremos tu consulta al equipo adecuado y acordaremos contigo los siguientes pasos.
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