MLOps para equipos de investigación
Mueve tu modelo validado de un notebook de Jupyter a un despliegue en producción documentado y mantenible. Sin Kubeflow, sin stack de plataforma a escala hyperscaler, sin contrato recurrente de consultoría — solo el despliegue mínimo viable que tu proyecto realmente necesita.
Dónde se atascan los proyectos ML en investigación
El modelo está validado. Lo que falta es el despliegue. Casi todo lo escrito sobre MLOps se escribió para equipos de plataforma con cientos de modelos a escala — no para un grupo de investigación de cuatro personas con un modelo que sirve a cuarenta usuarios.
El modelo vive en un notebook de Jupyter en el portátil de alguien. Reproducirlo requiere esa versión exacta de Python, esos pins de paquetes y los pasos de limpieza implícitos en la celda 3.
El doctorando que lo construyó se gradúa en cuatro meses. Su conocimiento institucional del modelo se va con él.
Una consultoría anterior desplegó Kubeflow + Seldon para un solo modelo. Seis meses después, nadie en el equipo sabe cómo actualizarlo.
El modelo no tiene ruta de revisión humana. Los casos extremos producen predicciones equivocadas con alta confianza y nadie se entera.
El financiador preguntó cuándo estará el modelo 'disponible como servicio'. La respuesta del equipo es una mezcla de *ya lo veremos* y *no sabemos qué significa eso*.
Qué entregamos
Un despliegue MLOps para un equipo de investigación es mucho más pequeño que el stack empresarial — y mucho más mantenible. Entregables típicos:
Servicio de inferencia en contenedor
Servicio FastAPI / Flask en un contenedor Docker, desplegable a una VM, a tu cluster institucional o a un servicio gestionado de contenedores. Endpoints documentados, entradas y salidas validadas por tipo.
Enrutado por confianza + ruta de revisión humana
Separación basada en umbral entre predicciones de alta y baja confianza, con casos de baja confianza enrutados a revisión humana. Trazabilidad de qué decisiones usaron qué ruta.
Artefactos de modelo versionados
Archivo del modelo en almacenamiento de objetos o en un registro, versionado junto a la procedencia de los datos de entrenamiento. Ruta de rollback explícita. Procedimiento de reentrenamiento documentado.
Model card + runbook
Documentación estructurada: datos de entrenamiento, preprocesado, métricas de evaluación, uso previsto, limitaciones conocidas, historial de versiones. Cada vez más exigido por financiadores en contextos de salud y de alto riesgo.
Logging y monitorización básica
Logs estructurados de entradas y predicciones para auditoría, con la opción de añadir detección de drift más adelante. No construimos un dashboard de Grafana que nunca mirarás; construimos el sustrato que te permite construirlo si lo necesitas.
Cómo funciona un proyecto MLOps
Cuatro a ocho semanas para un despliegue de un solo modelo. Empezamos desde tu notebook validado y terminamos con un servicio que tu equipo opera.
Definición de alcance (semana 1)
Revisamos tu modelo, el pipeline de entrenamiento y el patrón de uso previsto. Definimos honestamente el despliegue mínimo viable — basado en usuarios reales, tráfico real, cadencia real de reentrenamiento — no en arquitectura aspiracional.
Construcción (semanas 2–6)
Containerizar el servicio de inferencia, conectar la validación de entradas y el enrutado por confianza, versionar el artefacto, escribir la model card. Cada componente entregado con documentación según se entrega.
Traspaso (semana 7–8)
Despliegue al entorno objetivo, recorrido del runbook con el equipo, procedimiento de reentrenamiento documentado. El equipo puede actualizar el modelo sin nosotros tras el traspaso.
Cuánto cuesta esto frente a las alternativas
Un equipo interno de plataforma MLOps: 120.000+ €/año mínimo (un ingeniero ML + un DevOps), antes de contar el tiempo de contratación. Una consultoría especializada con tarifa mensual: 5.000–8.000 €/mes indefinidamente, normalmente con dependencia de proveedor. Un proyecto Pragma de 4–8 semanas: una sola vez, acotado, tu equipo opera el despliegue tras el traspaso. Sin contrato recurrente, sin dependencia de plataforma. El precio del proyecto sale de la revisión de proyecto, sin compromiso previo.
Qué pinta tiene 'no hacer nada': el modelo validado se queda en un notebook en el portátil de alguien. El doctorando que lo construyó se gradúa. Los casos límite generan predicciones erróneas con confianza alta y nadie se da cuenta. Cuando el financiador pregunta '¿cuándo estará disponible como servicio?', la respuesta es un quizás vago. Seis meses después estás pagando 6.000 €/mes a una consultoría para mantener un stack que nadie de tu equipo sabe leer. El coste de actuar ahora: 60 minutos de revisión de proyecto gratuita.
Preguntas que los equipos de investigación hacen sobre MLOps
¿Tienes un modelo atrapado en un notebook?
Envíanos el modelo, los resultados de validación y una nota breve sobre el uso previsto. Responderemos en 2 días laborables con un alcance o con preguntas para clarificar.
Solicitar revisión de proyecto