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Servicio gestionado de operaciones MLOps

Servicio gestionado de operaciones MLOps

Supervisión 7×24 de aplicaciones de IA, resolución de fallos, iteración de versiones de modelos, despliegue gradual, reversión ante fallos, optimización de recursos de cómputo, reducción de costes de servidores/GPU, ampliación posterior del sistema y mantenimiento del entorno.

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Servicio gestionado de operaciones MLOps
Servicio gestionado de operaciones MLOps

Resumen de la solución

El verdadero desafío empieza después de poner en producción una aplicación de IA: degradación del rendimiento del modelo, caídas del servicio de inferencia, costes de cómputo fuera de control. Ofrecemos un servicio profesional gestionado de MLOps para que su aplicación de IA funcione de forma estable las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras optimizamos continuamente los costes y el rendimiento.

Funcionalidades

  • Supervisión de funcionamiento 7×24 de aplicaciones de IA y resolución de fallos
  • Iteración de versiones de modelos, despliegue gradual, reversión ante fallos
  • Optimización de la asignación de recursos de cómputo, reducción de costes de servidores/GPU
  • Ampliación posterior del sistema y mantenimiento del entorno
  • Monitorización del rendimiento del modelo y alertas de degradación
  • Detección de deriva de datos y activación automática de reentrenamiento
  • Escenarios de aplicación

  • Servicios de inferencia de modelos grandes: supervisión 7×24, optimización de uso de GPU, alertas de latencia en inferencia
  • RAG con bases de conocimiento: monitorización de la eficacia de la recuperación, mantenimiento y actualización de la base de conocimiento, reconstrucción de índices
  • Agentes de IA: monitorización de la calidad de las conversaciones, seguimiento de la tasa de alucinaciones, ampliación de la base de conocimiento
  • Modelos predictivos: alertas de degradación del rendimiento, detección de deriva de datos, reentrenamiento automático
  • IoT + IA: supervisión de la canalización de datos de dispositivos, optimización de la latencia de inferencia del modelo