Los costes GPU se disparan sin visibilidad
No hay atribución de costes por equipo ni por modelo. Las GPU inactivas queman presupuesto mientras los equipos esperan en cola por capacidad ya asignada pero sin usar.
Infraestructura de IA sin disciplina operativa es cara y frágil
La mayoría de los equipos tratan las cargas de trabajo de IA de forma diferente al resto de su stack. El resultado: costes desbocados, puntos ciegos e incidencias en producción que nadie vio venir.
Las cargas de IA funcionan sin SLOs
Los modelos se despliegan en infraestructura ad-hoc sin alertas, sin planificación de capacidad y sin runbook. Cuando la inferencia falla, los usuarios lo notan antes que tu equipo.
La inferencia es una caja negra
Costes por token, percentiles de latencia, throughput y drift del modelo pasan sin monitorizar. No puedes optimizar lo que no puedes medir.
Los runtimes de agentes carecen de controles
Los agentes de IA se ejecutan sin auditoría, sin prompts versionados ni mecanismos de rollout seguros. Un mal despliegue afecta a todos los usuarios, sin forma de rastrear qué pasó.
Los equipos reinventan problemas resueltos
El tiempo de ingeniería se dedica a construir infra a medida para cargas de IA (scheduling, serving, rollbacks) en lugar de aplicar patrones que ya funcionan para servicios tradicionales.
Infraestructura de IA de nivel productivo, de la GPU al endpoint
Aplicamos prácticas operativas probadas a los desafíos únicos de la programación de GPU, el ciclo de vida de modelos y la gestión de costes de IA.
Orquestación y scheduling de GPU
Scheduling GPU multi-tenant con bin-packing, preemption y asignación consciente de costes. Tus equipos comparten capacidad GPU de forma eficiente, con cuotas por namespace y fallback a instancias spot.
Infraestructura de inferencia LLM
Serving de modelos en producción con autoescalado, optimización de latencia y división de tráfico A/B. Despliega nuevas versiones de modelos con canary rollouts, no cambios de todo o nada.
Gestión de runtimes de agentes
Configuraciones de prompts versionadas, mecanismos de rollout seguros y trazas de razonamiento completas para cada acción de agente. Revierte una versión de prompt tan fácil como revertir una imagen de contenedor.
Observabilidad de cargas de trabajo IA
Costes por token, latencia de inferencia, throughput y drift del modelo, todo en tu stack de observabilidad existente. Dashboards por modelo y por equipo con alertas de coste y rendimiento.
Preguntas frecuentes
No. Nos integramos con tu infraestructura de clúster existente. Las capas de scheduling GPU, serving de modelos y observabilidad se añaden junto a tus cargas de trabajo actuales, no como reemplazo.