Desajuste entre entrenamiento e inferencia
Las features calculadas de forma distinta en los notebooks y en producción degradan en silencio la precisión en vivo, y la deriva es difícil de detectar si no hay transformaciones compartidas.
PyTorch Deep learning MLOps ONNX
Desarrollo con PyTorch e ingeniería de ML en producción
Nuestro desarrollo con PyTorch crea, entrena y publica modelos que resisten el contacto con la producción. Desde los pipelines de datos y el entrenamiento distribuido en GPU hasta las APIs de inferencia de baja latencia, nuestros ingenieros cubren todo el ciclo de vida. Los equipos de EE. UU. y la UE confían en nosotros para convertir notebooks de investigación en servicios gobernados y monitorizados, y no solo en experimentos puntuales. Cada despliegue es reproducible, observable y conforme a la normativa desde el diseño.
Nuestro desarrollo con PyTorch crea, entrena y publica modelos que resisten el contacto con la producción. Desde los pipelines de datos y el entrenamiento distribuido en GPU hasta las APIs de inferencia de baja latencia, nuestros ingenieros cubren todo el ciclo de vida. Los equipos de EE. UU. y la UE confían en nosotros para convertir notebooks de investigación en servicios gobernados y monitorizados, y no solo en experimentos puntuales. Cada despliegue es reproducible, observable y conforme a la normativa desde el diseño.
Retos
Retos del sector que resolvemos
Reproducibilidad y seguimiento de experimentos
Las ejecuciones sin registrar, las semillas aleatorias y las versiones de los datos hacen imposible reproducir o auditar los resultados meses después.
Coste y escalado de GPU
Las GPU inactivas, las instancias sobredimensionadas y el entrenamiento distribuido ingenuo queman presupuesto sin hacer ruido, mientras los trabajos siguen tardando demasiado.
Deriva del modelo y monitorización
Sin métricas en vivo ni detección de deriva, los modelos se deterioran frente a datos cambiantes y nadie lo nota hasta que se quejan los usuarios.
Latencia de inferencia y optimización
Los modelos de nivel de investigación suelen ser demasiado pesados para servirse con la latencia y el coste objetivo sin exportación a ONNX, cuantización o destilación.
Gobernanza de datos y datos personales en los conjuntos de entrenamiento
Los datos personales se filtran en los corpus de entrenamiento, incumplen el RGPD y la CCPA y generan modelos que no pueden atender solicitudes de supresión.
Soluciones
Soluciones que desarrollamos
Pipelines de entrenamiento de modelos
Creamos pipelines de entrenamiento reproducibles con PyTorch y Lightning, con transformaciones de features compartidas, compatibilidad con GPU múltiple distribuida mediante Ray y datos versionados.
Seguimiento de experimentos
MLflow registra parámetros, métricas, artefactos y linaje de cada ejecución, de modo que los resultados son comparables, reproducibles y están listos para auditoría.
APIs de servicio e inferencia
Exponemos los modelos con TorchServe o FastAPI, con batching, autoescalado y health checks, tras endpoints limpios y versionados.
Optimización
La exportación a ONNX, la cuantización y la destilación reducen el tamaño y la latencia de los modelos, lo que permite alcanzar los objetivos de coste y de SLA en CPU o GPU.
CI/CD y monitorización de MLOps
El reentrenamiento automatizado, las puertas de evaluación y el despliegue se ejecutan a través de CI/CD, con monitorización en vivo de la deriva, la latencia y la calidad en producción.
Gobernanza y linaje de datos
Registramos la procedencia de los conjuntos de datos, imponemos controles sobre los datos personales (PII) e integramos la supresión en los pipelines para que los modelos sigan siendo conformes con la normativa de la UE y de EE. UU.
Stack
Stack tecnológico
PyTorch, Lightning, TorchServe, ONNX, CUDA, Hugging Face, MLflow, Ray, FastAPI, Docker, Kubernetes.
Cumplimiento
Cumplimiento y normativa
Reglamento de IA de la UE · datos de entrenamiento y RGPD · gobernanza de modelos · SOC 2
UE
- Reglamento de IA de la UE — clasificamos cada modelo por nivel de riesgo, mantenemos la documentación técnica y las evidencias de conformidad exigidas, e incorporamos controles de supervisión humana en las rutas de inferencia de alto riesgo.
- RGPD — base jurídica para cada conjunto de datos de entrenamiento, minimización y seudonimización de datos personales, garantías del art. 22 sobre decisiones automatizadas, y derecho de supresión propagado a los conjuntos de datos y a los modelos reentrenados.
- eIDAS / normativa sectorial — cuando los modelos tocan la identidad, los pagos u otros ámbitos regulados, alineamos el servicio y las pistas de auditoría con las obligaciones de eIDAS y las específicas del sector que correspondan.
- NIS2 — para las entidades esenciales e importantes reforzamos la cadena de suministro de ML, protegemos los almacenes de modelos y datos y añadimos hooks de notificación de incidentes a la plataforma de inferencia.
EE. UU.
- NIST AI RMF — mapeamos los riesgos de los modelos a lo largo de las funciones Govern, Map, Measure y Manage, con evaluación y monitorización documentadas en cada versión.
- HIPAA — cuando se usan datos de salud para entrenar o inferir, aplicamos segregación de la PHI, cifrado, controles de acceso y BAA firmados en todo el pipeline.
- SOC 2 — la infraestructura de entrenamiento y de servicio funciona bajo controles de SOC 2, con registro, gestión de cambios y acceso de mínimo privilegio a los recursos de GPU y de datos.
- CCPA / CPRA — respetamos los derechos de exclusión y eliminación de California, registramos la procedencia de los datos y excluimos de los conjuntos de entrenamiento los registros restringidos cuando se solicita.
Casos
Casos de éxito seleccionados de PyTorch
Medios deportivos · Móvil
Media Arena
App multiplataforma de noticias deportivas y portal web: CMS mediante un bot de Telegram en lugar de un panel de administración a medida y un pipeline de publicación en Markdown.
HealthTech · Fitness
MFIT Fitness App
App nativa para iOS y Android de maratones y retos de fitness: programas, estadísticas y clasificaciones sobre un backend en Laravel, para EE. UU. y la UE.
HealthTech · Diagnóstico
Unilab
App para pacientes de una red de laboratorios en 40 ciudades: reserva de citas, resultados digitales, más de 2,500 pruebas e integraciones de agenda y contabilidad.
Por qué YuSMP
Por qué los equipos eligen YuSMP para el desarrollo con PyTorch
Ciclo de vida completo, un solo equipo
Desde la ingeniería de datos hasta el entrenamiento en GPU, el servicio y la monitorización, los mismos ingenieros sénior se encargan del modelo de principio a fin — sin lagunas en los traspasos.
Cumplimiento normativo integrado
Diseñamos teniendo en cuenta el Reglamento de IA de la UE, el RGPD, NIST AI RMF y SOC 2 desde el primer commit, no como algo de última hora antes del lanzamiento.
Nivel de producción por defecto
Los pipelines reproducibles, la inferencia optimizada y la monitorización en vivo hacen que sus modelos se mantengan rápidos, precisos y observables bajo carga real.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre el desarrollo con PyTorch
¿Deberíamos usar PyTorch o TensorFlow?
Para la mayor parte del trabajo nuevo de deep learning recomendamos PyTorch: su ejecución eager, su experiencia de depuración y su ecosistema (Lightning, Hugging Face) hacen más rápidas la investigación y la iteración. TensorFlow aún tiene puntos fuertes en algunos stacks móviles y de servicio heredados. Estaremos encantados de evaluar sus activos actuales y de elegir el framework que minimice el riesgo y el coste total.
¿Qué diferencia hay entre la infraestructura de entrenamiento y la de inferencia?
El entrenamiento es intermitente y exige mucha GPU — se necesita hardware potente, a menudo distribuido, durante horas o días y luego se libera. La inferencia es constante y sensible a la latencia, optimizada para el rendimiento y el coste por solicitud. Las diseñamos por separado para que nunca pague GPU de entrenamiento inactivas para servir predicciones, y dimensionamos cada una de forma independiente.
¿Qué opciones tenemos para servir modelos de PyTorch?
Los caminos habituales son TorchServe, para un servicio nativo de PyTorch con batching y métricas integrados, o un servicio FastAPI que envuelva el modelo para un control más preciso y una lógica a medida. Para un alto rendimiento añadimos ONNX Runtime o Triton. Elegimos según sus objetivos de latencia, su escala y su plataforma actual.
¿Qué es ONNX y cuándo conviene optimizar los modelos?
ONNX es un formato de modelo portable que permite ejecutar modelos de PyTorch en runtimes optimizados sobre distintos hardware. Cuando un modelo es lo bastante preciso, lo exportamos a ONNX y aplicamos cuantización o destilación para reducirlo y recortar la latencia. Si se hace con cuidado, esto suele reducir de forma sustancial el coste de inferencia con una pérdida mínima de precisión.
¿Qué stack de MLOps utilizan?
Estandarizamos MLflow para el seguimiento de experimentos y el registro de modelos, Ray para las cargas distribuidas, Docker y Kubernetes para el despliegue y pipelines de CI/CD que condicionan las versiones a las métricas de evaluación. La monitorización cubre la deriva de los datos, la calidad de las predicciones y la latencia. Las herramientas concretas se adaptan a su nube y a su infraestructura actual.
¿Cómo controlan el coste de GPU?
Usamos instancias spot o interrumpibles para el entrenamiento, autoescalado y escalado a cero para la inferencia, entrenamiento de precisión mixta y optimización de modelos para que quepan en un hardware más pequeño. También perfilamos los trabajos para eliminar cuellos de botella y que las GPU terminen antes. En conjunto, esto suele reducir de forma notable el gasto de cómputo sin sacrificar el rendimiento.
¿Qué supone el Reglamento de IA de la UE para nuestros modelos de ML?
El Reglamento clasifica los sistemas de IA por riesgo e impone obligaciones — documentación técnica, gobernanza de datos, supervisión humana y evaluación de la conformidad — principalmente a los usos de alto riesgo. Le ayudamos a clasificar cada modelo, a documentarlo correctamente y a incorporar supervisión y registro en la ruta de inferencia para cumplir los requisitos sin frenar la entrega.
¿Listo para llevar modelos de PyTorch a producción?
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