Pipelines de treino, serving de modelos e infraestrutura de GPU em Kubernetes — para que os modelos cheguem a produção e continuem fiáveis lá.
De confiança em toda a Europa
Equipas de engenharia em setores regulados e críticos — cada projeto auditado, documentado e levado a nível de produção.
Infraestrutura de pagamentos e core bancário em conformidade com PCI-DSS — latência p99 abaixo de 100 ms, registo de auditoria ponta a ponta e tokenização no edge.
Pipelines de dados de doentes alinhados com HIPAA
Observabilidade do core 5G à escala
99,99% de disponibilidade em picos de tráfego
Cloud soberana com registo de auditoria completo
Rastreio de frotas em tempo real e ingestão IoT
O que entregamos
Do primeiro pipeline de treino à inferência com GPU em produção
Substitui os notebooks corridos à mão por pipelines reproduzíveis. Orquestramos a preparação de dados, o treino e a avaliação como passos versionados, e acrescentamos uma feature store para que o treino e o serving leiam as mesmas definições de features.
Kubeflow · Airflow · FeastFica a saber que modelo está em produção, com que dados foi treinado e quem o aprovou. Montamos um registo de modelos com linhagem, promoção por etapas e rollback, ligado ao teu CI/CD para que um modelo seja publicado como qualquer outra release.
MLflow · linhagem · promoção por etapasServe modelos clássicos e LLMs atrás de endpoints estáveis e com autoescalamento em Kubernetes. Implementamos KServe, vLLM e Triton com lançamentos canary, batching de pedidos e scale-to-zero para os modelos inativos.
vLLM · KServe · TritonAs GPUs são a rubrica mais cara de um orçamento de IA. Configuramos node pools de GPU, o NVIDIA GPU Operator, quotas e filas de trabalhos, MIG ou time-slicing para cargas pequenas e capacidade spot para o treino — com o custo visível por equipa.
GPU Operator · MIG · KueueUm modelo pode degradar-se sem um único erro nos logs. Monitorizamos a latência, o throughput e o uso de GPU a par do drift de dados, do drift de previsões e das métricas de qualidade, e avisamos antes de os teus utilizadores darem por isso.
Prometheus · Evidently · GrafanaOpera as aplicações de LLM com a mesma disciplina que o código. Versionamos prompts e configurações de modelo, corremos suites de avaliação a cada alteração, fazemos o rastreio dos pedidos de ponta a ponta e acompanhamos o custo em tokens por funcionalidade.
Versionamento de prompts · evals · rastreioOs nossos engenheiros analisam a tua configuração atual e entregam um roteiro priorizado — sem compromisso.
As quatro situações em que este projeto se paga mais depressa.
Os teus modelos funcionam num portátil, mas levar um para produção demora meses de passagens de testemunho. Transformamos os notebooks em pipelines e damos aos teus cientistas de dados um caminho de autosserviço até um endpoint em produção.
Estás a integrar um LLM num produto e precisas de ter sob controlo os prompts, as avaliações e os custos. Montamos o ciclo de LLMOps para que cada alteração fique versionada, testada e rastreável.
A residência de dados, a privacidade ou o custo levam-te a correr modelos na tua própria infraestrutura. Construímos a plataforma de GPU e a camada de inferência sobre Kubernetes, na tua cloud ou on-premises.
As GPUs ficam paradas enquanto as equipas esperam por capacidade. Acrescentamos agendamento, quotas, partilha e atribuição de custos para que cada hora de GPU seja aproveitada e contabilizada.
O SRExpert é a plataforma SRE com IA para Kubernetes desenvolvida pela Privum. Construímo-la e operamo-la nós próprios — IA a trabalhar dentro de uma plataforma Kubernetes em produção, não numa demo.
Operar muitos clusters de Kubernetes espalha métricas, logs, traces, alertas, políticas e custos por ferramentas diferentes, e os engenheiros perdem tempo a correlacioná-los a meio de um incidente.
Construímos o SRExpert: observabilidade unificada, automatização da resposta a incidentes, SLOs e error budgets, barreiras de políticas e análise de custos em todos os clusters, além de um assistente de IA que responde a perguntas em linguagem natural com o contexto da frota e gera fluxos de kubectl.
Um único plano de controlo para as equipas de SRE, segurança e plataforma em clusters na AWS, no Azure, no GCP e on-premises — e experiência em primeira mão a operar IA dentro de uma plataforma em produção, que levamos a cada projeto de MLOps.
Um serviço de inferência é um recurso de Kubernetes como outro qualquer: revisto num pull request, implementado pelo pipeline, com autoescalamento em nós com GPU e observável desde o primeiro dia.
$kubectl apply -f inference-service.yaml -n models$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
Pôr um modelo a funcionar uma vez é a parte fácil; mantê-lo reproduzível, servido e medido é onde os projetos de IA encalham. Construímos os pipelines, a camada de serving e a monitorização que tornam as releases de modelos uma rotina e mantêm os modelos sob controlo depois do lançamento — sobre uma infraestrutura que a tua equipa consegue operar.
Cada modelo é treinado por um pipeline, registado com a sua linhagem e promovido pelo mesmo caminho revisto que o código de aplicação.
O agendamento, a partilha e o scale-to-zero mantêm as GPUs ocupadas quando há trabalho e libertadas quando não há, com o custo visível por equipa.
A monitorização de drift, qualidade e latência avisa-te de que um modelo precisa de ser retreinado antes de os teus utilizadores darem por isso.
Revemos os teus modelos, pipelines de dados, infraestrutura e uso de GPU, e traçamos o caminho do notebook até produção.
Escolhemos o stack contigo — orquestração, registo, runtime de serving, estratégia de GPU — dando prioridade ao open source e à cloud ou on-premises que já operas.
Implementamos os pipelines de treino e features, o registo de modelos e o CI/CD para modelos, começando por um modelo de ponta a ponta.
Implementamos a camada de inferência em Kubernetes com autoescalamento, lançamentos canary e monitorização de latência, drift e custo.
Documentamos a plataforma, formamos a tua equipa e saímos de cena ou continuamos a operá-la contigo, 24/7 se for preciso.
Da primeira chamada à produção — um modelo de colaboração comprovado em 4 passos que mantém a conversa transparente e a velocidade honesta.
Auditamos o teu stack atual, identificamos lacunas e alinhamos os objetivos de negócio.
Um roteiro detalhado com prioridades, estimativas de esforço e quick wins.
Os nossos engenheiros integram-se na tua equipa e executam sprint a sprint.
Monitorização contínua, otimização e transferência de conhecimento para a tua equipa.
Práticas adjacentes que combinam bem com esta — a maioria dos projetos junta duas ou três.
Respostas práticas sobre âmbito, prazos e como costumam ser os projetos com a nossa equipa de MLOps.
Quer estejas a começar do zero ou a escalar o que já tens, os nossos engenheiros estão prontos para ajudar.