AI/ML
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Años en producción
Qué es
Los modelos de aprendizaje profundo son redes neuronales multicapa entrenadas para aprender representaciones jerárquicas a partir de datos brutos — imágenes, audio, series temporales o texto — habilitando el reconocimiento de patrones y la predicción en tareas que no pueden resolverse con características diseñadas manualmente.
Qué obtiene
No todos los problemas de ML necesitan aprendizaje profundo, y no todos los problemas de aprendizaje profundo necesitan un transformer. CNNs para datos espaciales, RNNs y transformers para secuencias, redes neuronales de grafos para datos relacionales — seleccionamos arquitecturas basándonos en la estructura de los datos, el presupuesto de entrenamiento y los requisitos de inferencia, no en lo que está actualmente de moda.
Gestionamos el ciclo de vida completo del modelo: curación y preprocesamiento de conjuntos de datos, diseño de arquitectura, entrenamiento acelerado por GPU en infraestructura en la nube, optimización de hiperparámetros, cuantización y poda para despliegue, y monitoreo en producción. Todo es reproducible — conjuntos de datos versionados, experimentos rastreados, ejecuciones de entrenamiento documentadas.
La preparación para producción se incorpora desde el inicio. Un modelo que logra 97% de precisión en un conjunto de prueba pero ejecuta a 500ms en el servidor de inferencia no es un modelo de producción. Establecemos objetivos de latencia y rendimiento durante la definición del alcance y los validamos antes de la entrega.
Capacidades clave
Cada contratación se delimita según sus requisitos — estas son las capacidades esenciales que aportamos.
Transfer learning y adaptación de dominio
Compresión de modelos: cuantización, poda, destilación
Entrenamiento acelerado por GPU en infraestructura en la nube
Seguimiento de experimentos con MLflow y Weights & Biases
Pipelines de entrenamiento reproducibles con DVC
Nuestro proceso
Un enfoque estructurado, liderado por ingeniería, que va desde la comprensión de sus objetivos hasta un sistema en producción — sin sorpresas en la entrega.
Contratación típica
8–16 SEMANAS
Mapeamos sus objetivos, restricciones e infraestructura existente. El alcance se define y los criterios de éxito se acuerdan antes de iniciar cualquier desarrollo.
Diseñamos el enfoque técnico, seleccionamos las herramientas adecuadas y producimos un plan de entrega por hitos sin ambigüedad.
Desarrollo iterativo con demos regulares. Revisiones de código, cobertura de pruebas y documentación se realizan en paralelo — no al final.
Lanzamiento a producción con configuración de monitoreo y documentación de transferencia. Nos mantenemos cerca durante las primeras semanas tras el lanzamiento.
Construido con
Preguntas frecuentes
El aprendizaje profundo está justificado cuando la señal en sus datos es de alta dimensionalidad y jerárquica — imágenes, audio, flujos de sensores brutos, texto no estructurado — y cuando tiene suficientes datos para justificar el entrenamiento. Para datos tabulares con menos de 100K filas, los árboles de gradient boosting típicamente superan al aprendizaje profundo y son más rápidos de desarrollar.
Los ajustes finos simples con transfer learning pueden completarse en horas. Entrenar un modelo grande desde cero con un conjunto de datos personalizado puede tomar de días a semanas en clústeres de GPU. Optimizamos el costo de entrenamiento utilizando la arquitectura viable más pequeña y la inicialización preentrenada siempre que sea posible.
Usted. Todos los artefactos del modelo, el código de entrenamiento y los pipelines de datos se entregan a usted y son su propiedad intelectual. No retenemos ningún derecho sobre los modelos entrenados con sus datos.
Trabaje con nosotros
Comparte lo que estás construyendo — responderemos en un día hábil con preguntas o un esquema de propuesta.
