Pipelines de entrenamiento, serving de modelos e infraestructura de GPU en Kubernetes — para que los modelos lleguen a producción y sigan siendo fiables allí.
De confianza en toda Europa
Equipos de ingeniería en sectores regulados y críticos — cada proyecto auditado, documentado y llevado a nivel de producción.
Infraestructura de pagos y core bancario conforme a PCI-DSS — latencia p99 por debajo de 100 ms, trazabilidad de auditoría de extremo a extremo y tokenización en el edge.
Pipelines de datos de pacientes alineados con HIPAA
Observabilidad del core 5G a escala
99,99% de disponibilidad en picos de tráfico
Nube soberana con trazabilidad completa
Seguimiento de flotas en tiempo real e ingesta IoT
Qué entregamos
Desde el primer pipeline de entrenamiento hasta la inferencia con GPU en producción
Sustituye los notebooks ejecutados a mano por pipelines reproducibles. Orquestamos la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación como pasos versionados, y añadimos un feature store para que el entrenamiento y el serving lean las mismas definiciones de features.
Kubeflow · Airflow · FeastSabe qué modelo está en producción, con qué datos se entrenó y quién lo aprobó. Montamos un registro de modelos con linaje, promoción por etapas y rollback, conectado a tu CI/CD para que un modelo se publique como cualquier otra release.
MLflow · linaje · promoción por etapasSirve modelos clásicos y LLMs detrás de endpoints estables y con autoescalado en Kubernetes. Desplegamos KServe, vLLM y Triton con despliegues canary, batching de peticiones y scale-to-zero para los modelos inactivos.
vLLM · KServe · TritonLas GPUs son la partida más cara de un presupuesto de IA. Configuramos node pools de GPU, el NVIDIA GPU Operator, cuotas y colas de trabajos, MIG o time-slicing para cargas pequeñas y capacidad spot para el entrenamiento — con el coste visible por equipo.
GPU Operator · MIG · KueueUn modelo puede degradarse sin un solo error en los logs. Monitorizamos la latencia, el throughput y el uso de GPU junto con el drift de datos, el drift de predicciones y las métricas de calidad, y avisamos antes de que lo noten tus usuarios.
Prometheus · Evidently · GrafanaOpera las aplicaciones de LLM con la misma disciplina que el código. Versionamos prompts y configuraciones de modelo, ejecutamos suites de evaluación en cada cambio, trazamos las peticiones de extremo a extremo y seguimos el coste en tokens por funcionalidad.
Versionado de prompts · evals · trazasNuestros ingenieros revisan tu configuración actual y entregan una hoja de ruta priorizada — sin compromiso.
Las cuatro situaciones en las que este proyecto se amortiza más rápido.
Tus modelos funcionan en un portátil, pero llevar uno a producción cuesta meses de traspasos. Convertimos los notebooks en pipelines y damos a tus científicos de datos un camino autoservicio hasta un endpoint en producción.
Estás integrando un LLM en un producto y necesitas tener bajo control los prompts, las evaluaciones y los costes. Montamos el ciclo de LLMOps para que cada cambio quede versionado, probado y trazable.
La residencia de datos, la privacidad o el coste te llevan a ejecutar modelos en tu propia infraestructura. Construimos la plataforma de GPU y la capa de inferencia sobre Kubernetes, en tu nube u on-premise.
Las GPUs están ociosas mientras los equipos esperan capacidad. Añadimos planificación, cuotas, compartición y atribución de costes para que cada hora de GPU se aproveche y se contabilice.
SRExpert es la plataforma SRE con IA para Kubernetes desarrollada por Privum. La construimos y la operamos nosotros mismos — IA trabajando dentro de una plataforma Kubernetes en producción, no en una demo.
Operar muchos clústeres de Kubernetes reparte métricas, logs, trazas, alertas, políticas y costes entre herramientas distintas, y los ingenieros pierden tiempo correlacionándolos en plena incidencia.
Construimos SRExpert: observabilidad unificada, automatización de la respuesta a incidentes, SLOs y error budgets, barreras de políticas y análisis de costes en todos los clústeres, además de un asistente de IA que responde preguntas en lenguaje natural con el contexto de la flota y genera flujos de kubectl.
Un único plano de control para los equipos de SRE, seguridad y plataforma en clústeres de AWS, Azure, GCP y on-premise — y experiencia de primera mano operando IA dentro de una plataforma en producción, que aplicamos en cada proyecto de MLOps.
Un servicio de inferencia es un recurso de Kubernetes como cualquier otro: revisado en una pull request, desplegado por el pipeline, con autoescalado en nodos con GPU y observable desde el primer día.
$kubectl apply -f inference-service.yaml -n models$kubectl get inferenceservice llm-chat -n models$curl -s $ENDPOINT/v1/chat/completions -d @request.json✓inferenceservice/llm-chat READY · runtime: vLLM · nvidia.com/gpu: 1 · HTTP 200
Conseguir que un modelo funcione una vez es la parte fácil; mantenerlo reproducible, servido y medido es donde se atascan los proyectos de IA. Construimos los pipelines, la capa de serving y la monitorización que convierten las releases de modelos en rutina y mantienen los modelos bajo control tras el lanzamiento — sobre una infraestructura que tu equipo puede operar.
Cada modelo se entrena con un pipeline, se registra con su linaje y se promociona por el mismo camino revisado que el código de aplicación.
La planificación, la compartición y el scale-to-zero mantienen las GPUs ocupadas cuando hay trabajo y liberadas cuando no lo hay, con el coste visible por equipo.
La monitorización de drift, calidad y latencia te avisa de que un modelo necesita reentrenarse antes de que lo noten tus usuarios.
Revisamos tus modelos, pipelines de datos, infraestructura y uso de GPU, y trazamos el camino del notebook a producción.
Elegimos el stack contigo — orquestación, registro, runtime de serving, estrategia de GPU — priorizando el open source y la nube u on-premise que ya operas.
Implementamos los pipelines de entrenamiento y features, el registro de modelos y el CI/CD para modelos, empezando por un modelo de extremo a extremo.
Desplegamos la capa de inferencia en Kubernetes con autoescalado, despliegues canary y monitorización de latencia, drift y coste.
Documentamos la plataforma, formamos a tu equipo y nos retiramos o seguimos operándola contigo, 24/7 si hace falta.
De la primera llamada a producción — un modelo de colaboración probado en 4 pasos que mantiene la conversación transparente y la velocidad honesta.
Auditamos tu stack actual, identificamos carencias y alineamos los objetivos de negocio.
Una hoja de ruta detallada con prioridades, estimaciones de esfuerzo y quick wins.
Nuestros ingenieros se integran en tu equipo y ejecutan sprint a sprint.
Monitorización continua, optimización y transferencia de conocimiento a tu equipo.
Prácticas adyacentes que combinan bien con esta — la mayoría de los proyectos mezclan dos o tres.
Respuestas prácticas sobre alcance, plazos y cómo suelen ser los proyectos con nuestro equipo de MLOps.
Tanto si empiezas de cero como si escalas lo que ya tienes, nuestros ingenieros están listos para ayudar.