Tus modelos de ML merecen llegar a producción. Nosotros diseñamos el camino
Un modelo en un notebook de Jupyter no es un sistema de producción. MLOps es la disciplina que cierra la brecha entre experimentación y operación fiable. Te ayudamos a diseñarla e implementarla.
En Databay ayudamos a empresas a construir la infraestructura y los procesos necesarios para desplegar, monitorizar, versionar y operar modelos de machine learning a escala y con garantías.
Por qué tus modelos ML no llegan a producción
Del notebook al vacío
El data scientist entrega un .ipynb que funciona en local. Pero nadie sabe cómo desplegarlo, servirlo como API, ni asegurar que sigue funcionando mañana con datos nuevos.
Reentrenamiento manual y errático
Cuando el rendimiento del modelo baja, alguien lanza un reentrenamiento a mano sin control de versiones, sin reproducibilidad y sin saber qué datos se usaron la última vez.
Sin monitorización del modelo
No hay métricas de data drift, concept drift ni degradación de rendimiento. El modelo sirve predicciones incorrectas durante semanas antes de que alguien lo note.
Infraestructura artesanal
Scripts bash, cronjobs y servidores montados a mano. Cualquier cambio en el pipeline es una aventura y un solo punto de fallo puede parar toda la operación.
Data scientists y DevOps en mundos paralelos
El equipo de datos trabaja en Python con notebooks; operaciones trabaja en Terraform y Kubernetes. No hay lenguaje común, ni herramientas compartidas, ni flujo de trabajo integrado.
MLOps no es un lujo, es el puente entre experimentación y negocio
El 87% de los modelos de machine learning nunca llegan a producción. No por falta de talento en data science, sino porque falta la ingeniería necesaria para operarlos de forma fiable: pipelines de datos, versionado de modelos, despliegue automatizado, monitorización y gobernanza.
MLOps es la disciplina que resuelve este problema. Igual que DevOps transformó la forma de desarrollar y operar software, MLOps transforma la forma de llevar modelos de ML del laboratorio a la realidad. Con procesos reproducibles, automatizados y observables.
En Databay diseñamos e implementamos arquitecturas MLOps adaptadas a la madurez y necesidades reales de cada organización. No vendemos un stack tecnológico; diseñamos el flujo completo: desde la ingestión de datos hasta el serving del modelo en producción, pasando por entrenamiento, validación, registro y monitorización.
Trabajamos con herramientas probadas del ecosistema — MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, DVC, Seldon, BentoML — y las combinamos para construir pipelines que tu equipo pueda operar, escalar y evolucionar sin depender de nosotros.
Qué cubre nuestra consultoría MLOps
Diseño de pipelines ML end-to-end
Arquitectura completa desde la ingestión y transformación de datos hasta el serving del modelo en producción, con orquestación automatizada vía Kubeflow, Airflow o Prefect.
Model registry y versionado
Implantación de registros de modelos con MLflow o Weights & Biases para trazabilidad completa: qué modelo está en producción, con qué datos se entrenó y qué métricas tiene.
Feature store
Diseño e implementación de feature stores para centralizar, versionar y servir features de forma consistente entre entrenamiento y inferencia, evitando el training-serving skew.
Despliegue y serving de modelos
Configuración de infraestructura de serving con Seldon Core, BentoML, TensorFlow Serving o endpoints serverless. Despliegues canary, A/B testing y rollbacks automatizados.
Monitorización y observabilidad ML
Dashboards y alertas para data drift, concept drift, degradación de métricas y latencia de inferencia. Detección temprana de problemas antes de que impacten al negocio.
Versionado de datos con DVC
Control de versiones de datasets y artefactos con DVC integrado en Git. Reproducibilidad total de experimentos y auditoría completa del linaje de datos.
CI/CD para modelos ML
Pipelines de integración y despliegue continuo específicos para ML: validación automática de modelos, tests de rendimiento, gates de calidad y promoción entre entornos.
Reentrenamiento automatizado
Pipelines de reentrenamiento triggered por calendario, drift detectado o nuevos datos. Con validación automática antes de promover el nuevo modelo a producción.
Prometer menos, entregar más — nuestra filosofía desde el día 1.
— Databay Solutions
Cómo trabajamos la consultoría MLOps
Diagnóstico de madurez ML
Evaluamos tu estado actual: cómo entrenáis, desplegáis y operáis modelos hoy. Identificamos gaps, riesgos y quick wins según el framework de madurez MLOps.
Diseño de arquitectura MLOps
Definimos la arquitectura objetivo: stack tecnológico, pipelines, integraciones, gobernanza y roadmap de implementación priorizado por valor de negocio.
Implementación incremental
Construimos los pipelines y la infraestructura en sprints cortos. Empezamos por lo que más impacta: normalmente model registry, CI/CD para modelos y monitorización básica.
Transferencia y formación
Formamos a tu equipo de data science y operaciones en las herramientas y procesos implementados. Documentación completa, runbooks y sesiones prácticas.
Acompañamiento y optimización
Soporte post-implementación para ajustar pipelines, resolver incidencias y evolucionar la plataforma según crecen tus necesidades de ML.
Diagnóstico de madurez ML
Evaluamos tu estado actual: cómo entrenáis, desplegáis y operáis modelos hoy. Identificamos gaps, riesgos y quick wins según el framework de madurez MLOps.
Diseño de arquitectura MLOps
Definimos la arquitectura objetivo: stack tecnológico, pipelines, integraciones, gobernanza y roadmap de implementación priorizado por valor de negocio.
Implementación incremental
Construimos los pipelines y la infraestructura en sprints cortos. Empezamos por lo que más impacta: normalmente model registry, CI/CD para modelos y monitorización básica.
Transferencia y formación
Formamos a tu equipo de data science y operaciones en las herramientas y procesos implementados. Documentación completa, runbooks y sesiones prácticas.
Acompañamiento y optimización
Soporte post-implementación para ajustar pipelines, resolver incidencias y evolucionar la plataforma según crecen tus necesidades de ML.
Por qué elegir Databay para MLOps
Ingeniería + Data Science
Combinamos experiencia en ingeniería de software, DevOps y data science. No somos solo consultores teóricos: implementamos, desplegamos y operamos.
Pragmatismo sobre complejidad
No necesitas Kubeflow si tienes tres modelos. Dimensionamos la solución a tu escala real. MLOps es un espectro, no un stack fijo.
Independencia tecnológica
No estamos casados con ningún vendor. Elegimos MLflow, W&B, Seldon o BentoML según lo que encaje con tu equipo, tu infra y tu presupuesto.
Transferencia real de conocimiento
El objetivo es que tu equipo sea autónomo. Formamos, documentamos y acompañamos hasta que operéis los pipelines con confianza.
¿Necesitas una solución adaptada a tu empresa?
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Qué consigues con consultoría MLOps
Preguntas frecuentes
Las dudas más habituales de nuestros clientes sobre este servicio.
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