MLOps en producción | Guía práctica
AI12 abr 2026
Por Valendra
Guía completa de MLOps en producción: desde LLMs self-hosted hasta evaluación, embeddings y seguridad de agentes. Todo lo que necesitas para operar ML con control.
Inteligencia Artificial
Tu IA,en producción
Inteligencia Artificial
Tu IA,en producción
Modelos que funcionan cuando importaHablar con un experto
Modelos que funcionan cuando importa
Hablar con un expertoLo que hacemos
Construimos motores que sugieren productos, contenidos y acciones basados en comportamiento real.
Implementamos búsqueda semántica sobre documentos, productos o conocimiento interno.
Desarrollamos agentes que ejecutan tareas, consultan APIs y orquestan flujos con supervisión.
Creamos asistentes conversacionales conectados a vuestro conocimiento corporativo.
Desplegamos modelos que analizan imágenes y vídeo: detección de objetos, OCR y control de calidad.
Entrenamos modelos para predecir demanda, detectar fraude, segmentar clientes y puntuar riesgo.
Lo que resolvemos
Problemas típicos de IA y cómo los abordamos
Solución
Pipelines de MLOps que automatizan entrenamiento, evaluación y despliegue.
Arquitectura de IA que escala
Cada capa diseñada para fiabilidad, rendimiento y gobierno
Datos de Entrada
Documentos, APIs, bases de datos y streams. Preparación y vectorización de datos.
Datos de Entrada
Documentos, APIs, bases de datos y streams. Preparación y vectorización de datos.
Capa de Modelos
LLMs, modelos predictivos, embeddings y clasificadores. Entrenamiento y fine-tuning.
Capa de Modelos
LLMs, modelos predictivos, embeddings y clasificadores. Entrenamiento y fine-tuning.
Orquestación
Pipelines de inferencia, agentes, memoria y gestión de contexto.
Orquestación
Pipelines de inferencia, agentes, memoria y gestión de contexto.
Servicio
APIs de inferencia, caching, batching y escalado automático.
Servicio
APIs de inferencia, caching, batching y escalado automático.
Observabilidad
Evaluación, monitorización de deriva, auditoría y control de costes.
Observabilidad
Evaluación, monitorización de deriva, auditoría y control de costes.
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Preguntas sobre ingeniería de IA
¿Qué sistemas de IA desarrolláis?
Construimos sistemas de recomendación, búsqueda semántica, agentes, asistentes conversacionales, visión por computador y modelos de machine learning preparados para producción.
¿Cómo hacéis fiables las respuestas de la IA?
Usamos evaluación continua, citas verificables, guardrails de calidad y observabilidad para controlar respuestas inconsistentes y la deriva del modelo.
¿Pueden los datos sensibles permanecer en nuestra infraestructura?
Sí. Los modelos pueden desplegarse en tu infraestructura para que los datos sensibles permanezcan bajo el control de tu organización.
¿Cómo lleváis un modelo de un notebook a producción?
Creamos pipelines de MLOps que automatizan el entrenamiento, la evaluación, el despliegue y la monitorización de deriva.
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