Escalado de Cargas de Trabajo de IA y Planificación de Infraestructura

Construye stacks de observabilidad para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA. Monitorea la utilización de GPU, curvas de pérdida de entrenamiento, latencia de inferencia y deriva del modelo con métricas y alertas diseñadas específicamente.

Diseña sistemas de entrenamiento distribuido para modelos de IA a gran escala. Define estrategias de paralelismo de datos, tensores y pipelines para clústeres multi-GPU que ejecutan LLMs y modelos fundacionales.

Reduzca los costos de infraestructura de IA sin sacrificar el rendimiento del modelo. Optimice el gasto en GPU, estrategias de instancias puntuales y compensaciones entre cómputo y almacenamiento para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia.

Configure y escale Kubernetes para cargas de trabajo de IA aceleradas por GPU. Domine la afinidad de nodos, la asignación de recursos de GPU, los plugins de dispositivos NVIDIA y la gestión de clústeres de IA multiinquilino.

Diseñar sistemas de autoescalado para el servicio de modelos de IA que manejen picos de tráfico sin sobreaprovisionar. Configurar HPA, KEDA y políticas de escalado personalizadas conscientes de GPU para inferencia en producción.

Escala pipelines MLOps para cargas de trabajo de IA de alto volumen. Arquitecta pipelines de entrenamiento, almacenes de características, registros de modelos y sistemas CI/CD que manejan la creciente complejidad de modelos y volumen de datos.

Elimine los cuellos de botella en las tuberías de datos que privan de recursos a los trabajos de entrenamiento de GPU. Optimice la carga de datos, el preprocesamiento, la E/S de almacenamiento y las tuberías de transmisión para maximizar la utilización de la GPU durante el entrenamiento de IA.

Optimiza la inferencia de LLM para rendimiento, latencia y costo a escala. Configura vLLM, TensorRT-LLM y estrategias de procesamiento por lotes para despliegues de IA en producción.

Planifique la capacidad de clústeres GPU para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA. Optimice el número de nodos, las interconexiones y los requisitos de memoria para infraestructura de LLM y aprendizaje profundo.

Planificar y ejecutar migraciones de cargas de trabajo de IA entre proveedores de nube o desde infraestructura local a la nube. Minimizar el tiempo de inactividad, controlar costos y preservar el rendimiento del modelo durante transiciones complejas de infraestructura.