Servicio
MLOps que tu equipo puede operar sin nosotros
Tus modelos están en producción. El reentrenamiento es manual, el monitoreo es una planilla y, cuando se va el data scientist que los armó, nadie sabe cómo funcionan.
MLOps es sobre quién puede operar el modelo
Un modelo que solo su autor puede reentrenar es un riesgo. MLOps es el conjunto de prácticas que hace que operar modelos sea aburrido: cada versión trazable, cada despliegue repetible, cada degradación visible antes de que la note el negocio.
No instalamos una plataforma y nos vamos. Construimos los pipelines con tu equipo, sobre tu infraestructura, y nos aseguramos de que los puedan operar.
Cómo se ve en la práctica
- En MODO construimos un framework de MLOps que MODO adoptó y hoy opera por su cuenta. En el camino, refactorizar código e infraestructura ahorró miles de dólares por mes.
- En CTF Capital nos ocupamos del despliegue, reentrenamiento y monitoreo de modelos predictivos durante 28 meses, e hicimos ocho veces más rápida la implementación de modelo a producción.
- En CCM/DataVue más de 30 modelos de scoring corren en producción sobre una plataforma de datos encriptada que opera en el orden de los terabytes. Eso solo es posible cuando el despliegue y el monitoreo están estandarizados.
A la medida
Una empresa con dos modelos no necesita las herramientas de una con doscientos. Arrancamos con versionado, despliegue automatizado y monitoreo básico, y sumamos entrenamiento continuo y un feature store cuando los números lo justifican.
Capacidad instalada
El entregable no es el pipeline, es que tu equipo sepa usarlo. Documentamos el framework, trabajamos a la par de tus ingenieros en los primeros modelos y damos un paso al costado cuando corren el siguiente sin nosotros.
Qué te llevás
Despliegue automatizado
CI/CD para modelos: cada cambio se versiona, se testea y se despliega de la misma forma, con vuelta atrás si algo se rompe.
Monitoreo que dice algo
Drift de datos, performance del modelo y la métrica de negocio para la que existe, con alertas que le llegan a la persona correcta.
Reentrenamiento programado y por evento
Pipelines de entrenamiento continuo que reentrenan con datos nuevos y solo promueven un modelo cuando le gana al actual.
Un framework que tu equipo adopta
Plantillas y documentación para que el próximo modelo siga el mismo camino sin nosotros.
Cómo trabajamos
Diagnóstico
El problema real no siempre es el aparente a simple vista. Vemos la situación sin el sesgo de estar adentro de la organización.
Solución justa
Proponemos la solución más simple y adecuada que resuelva tu problema concreto. Nunca una bazooka para matar un mosquito.
Capacidad instalada
Cuando terminamos, tu equipo tiene ownership completo de la solución. Si seguimos trabajando juntos es porque querés y te podemos ayudar, no porque te tenemos cautivo con una caja negra.
Casos relacionados
Fintech
CCM/DataVue
30+ modelos de scoring sobre una plataforma de datos encriptados que opera en el orden de los terabytes.
Fintech
CTF Capital
Predicción en tiempo real para mercados crypto. 28 meses, 12 servicios de AWS, cero excusas.
Fintech
MODO
Procesamiento de big data, plataforma de experimentos y features de GenAI para los 4+ millones de users de la billetera digital líder de Argentina.
Para seguir leyendo
Cómo usar contenedores custom en SageMaker para inferencia con LightGBM (guía paso a paso)
Guía completa para correr inferencias batch con LightGBM en AWS SageMaker: aprende cómo desplegar procesamiento masivo, reproducible y escalable usando contenedores e IA predictiva.
Vibe coding con IA: 10 buenas prácticas para codear rápido (sin perder el control)
Vibe coding no es delegar todo a la IA: es programar asistido con criterio. En esta guía te mostramos 10 prácticas para documentar en lenguaje natural, generar tests, aplicar cambios incrementales, modularizar, elegir herramientas y versionar sin drama.
Codear con type hints: una práctica simple que optimiza tu negocio
Descubrí cómo el uso de type hints en Python y herramientas como MyPy pueden ayudarte a escribir mejor código, evitar errores y mejorar la eficiencia de tu equipo de desarrollo. Buenas prácticas simples, con impacto real en tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo necesito MLOps?
Cuando tenés más de un modelo en producción, cuando reentrenar depende de que alguien se acuerde o cuando nadie te puede decir cómo está funcionando un modelo hoy. Antes de tener el primer modelo en producción, alcanza con algo más liviano.
¿Qué herramientas usan?
Las que encajan con tu stack. En AWS eso suele ser SageMaker y servicios gestionados; en otros entornos, herramientas open source. El framework importa más que la marca de las herramientas.
¿Nuestro equipo lo va a poder operar?
Ese es el objetivo. MODO adoptó el framework de MLOps que construimos y hoy lo opera por su cuenta.
¿Necesitamos primero un equipo de plataforma?
No. Armamos lo que un equipo chico puede operar y lo hacemos crecer a medida que crece la cantidad de modelos.