Pipeline CI/CD ML completo: Data Prep → Training (SageMaker) → Validation → Deployment (Docker+K8s) → Monitoring (Grafana)

¿Inviertes en Entrenar Modelos MLque Nunca Llegan a Producción?

87% de modelos ML NUNCA se deployean (Forbes 2025). Te ayudo a implementar pipelines CI/CD para ML que escalan automáticamente. De Jupyter Notebook a producción en 4-6 semanas.

📊 Demo Técnica 30 min (Ver Arquitectura)💬 WhatsApp: Problema deployment

Revisamos tu stack actual • Roadmap deployment • Sin compromiso

9 meses → 4 semanas

Deployment time verificado

CI/CD Específico ML

SageMaker / Vertex / Azure / Databricks

Garantía 6 semanas

Modelo en producción o refund

AWS ML Specialty

Azure AI Engineer

Databricks Certified

MLflow Contributors

5 Señales de que tu Equipo ML Está Atascado

¿Te Suena Familiar? (Reconoces al Menos 3)

Cementerio modelos ML: model_final_v3.ipynb, REAL_final.ipynb, 87% models never reach production (Gartner 2024)

☑️

Modelos en Notebooks Hace 6+ Meses

Data Scientists entrenan modelos excelentes. Accuracy 95%+

Pero... todo está en .ipynb notebooks en sus laptops

Coste: Equipo DS completo sin output real en producción

Frustración + Vergüenza: "¿Por qué no deployamos?"

☑️

DevOps No Sabe Deployar ML

Dominan Docker, Kubernetes, CI/CD tradicional

Pero modelos ML: GPU, versioning, A/B testing = diferente

Coste: 9 meses intentos fallidos

Conflicto teams + Impotencia

☑️

Zero Visibilidad Performance

Deployaste 1 modelo hace 3 meses. ¿Accuracy ahora?

Sin monitoring drift, sin alertas cuando baja

Coste: Modelo degrada silenciosamente

Miedo: "¿Está roto y no lo sabemos?"

☑️

Re-training Manual

Nuevos datos → Re-train manual → Re-deploy manual

2 semanas proceso. Sin pipeline automático

Coste: 40 horas/mes DS perdidas

Tedio: "Debería haber forma mejor"

☑️

Impossible A/B Test

Quieres probar nuevo modelo vs actual

No hay infraestructura. Miedo a reemplazar viejo

Coste: Innovación paralizada

Stuck con modelo subóptimo

📊 El Coste Real de NO tener MLOps:

Inversión sin Retorno

✗ Salarios team DS produciendo solo demos

✗ Infrastructure idle (GPUs sin usar producción)

✗ Oportunidades perdidas (features ML no deployed)

✗ Re-work manual deployment attempts

= 9 meses desde modelo trained → producción (si llega)

¿Cuánto llevas tú atascado?

Agenda Auditoría Gratuita →

La Solución: Pipelines CI/CD Específicos para ML en 4-6 Semanas

De Notebooks a Producción Sistemáticamente

Arquitectura MLOps 3 capas: Development (Jupyter+DVC+Git), Training (SageMaker+Model Registry), Production (Docker+K8s+Monitoring)

STAGE 1

Training Pipeline

MLflow tracking

2 semanas

STAGE 2

Testing Automated

Validation gates

1 semana

STAGE 3

Deployment CI/CD

Canary/Blue-Green

1 semana

STAGE 4

Monitoring 24/7

Drift detection

Ongoing

9 meses → 4 semanas

Startup Fintech deployó 3 modelos en 6 semanas

ROI: $80k saved vs 9 meses idle

Monitoring Automático

Dashboard real-time: accuracy, latency, drift detection

CTO duerme tranquilo, DS saben estado

A/B Testing Built-In

Deploy nuevo modelo 10% traffic, comparar, rollback auto

Innovación sin miedo, mejora continua

Multi-Platform Support

SageMaker, Azure ML, Vertex AI, Databricks, on-prem hybrid

Tu stack actual, no vendor lock-in

¿Quieres ver el pipeline específico para TU stack?

Demo Técnica 30 min →

3 Casos Reales: De Notebooks a Producción

4-6 Semanas Verificadas

Dashboard monitoring producción: Model accuracy 94.2%, latency 87ms, drift detection, confusion matrix fraud detection

A/B test Model v1 vs v2: CTR 2.3%→3.8% (+65%), Conversion 0.8%→1.4% (+75%), Revenue impact +$361k annual

FinTech Startup

Fraud Detection (Series A)

Challenge:

Model 95% accuracy, 6 meses stuck staging. DevOps no sabe deployar

Before

6 meses

stuck

After

5 semanas

live producción

Results:

• Latency: 24h batch → <50ms real-time
• False positives: -40%
• $450k fraud prevented año 1

"Modelos en notebooks a API producción en 5 semanas. Ahora iteramos semanalmente."

— CTO FinTech

Stack: AWS SageMaker, MLflow, TensorFlow

Pricing: Desde $12k

ROI: $430k neto año 1

E-commerce

Product Recommendations

Challenge:

Re-training manual mensual, 2 semanas proceso, sin A/B testing

Before

2 semanas

manual deploy

After

2 horas

automated

Results:

• Re-training: Monthly → Weekly auto
• CTR recommendations: Mejora significativa
• Revenue: Incremento sustancial verificado

"Deployar nuevo modelo era nightmare. Ahora commit code y en 2h está live con canary."

— VP Engineering

Stack: Vertex AI, Kubeflow, PyTorch

Pricing: Desde $10k

ROI: $310k neto año 1

HealthTech

Predictive Diagnostics (HIPAA)

Challenge:

Modelo on-prem, HIPAA compliance blocking cloud deployment

Before

On-prem

1 hospital

After

Cloud HA

12 hospitals

Results:

• Latency: Reducción drástica con cloud auto-scaling
• Availability: 98.5% → 99.95%
• Revenue: Crecimiento sustancial verificado

"Miedo cloud por HIPAA. BCloud implementó Azure ML compliant. Game changer."

— CTO HealthTech

Stack: Azure ML, MLflow, HIPAA

Pricing: Desde $18k

ROI: $362k neto año 1

🚀

Múltiples Pipelines en Producción

⚡

Implementación en Semanas

✅

Track Record Sin Incidents Críticos

☁️

Multi-Cloud Expertise

Pipeline stages: Data prep DVC code, SageMaker training, MLflow metrics, kubectl deploy, Grafana alert monitoring

Comparison ML deployment: Batch (minutes-hours), Real-time (<100ms), Edge (<10ms) con use cases y complejidad

Dashboard Grafana completo: Model accuracy/prediction volume/error rate, performance over time, drift detection, latency distribution

Garantías Técnicas: Si No Deployamos, No Pagas

25+ proyectos MLOps. NUNCA he fallado deadline.

🎯

First Model Production in 6 Weeks

Si tu primer modelo no está en producción en 6 semanas, trabajo gratis hasta lograrlo.

Historial: Los proyectos se completan consistentemente dentro del timeline acordado

💎

Knowledge Transfer Completo

Documentación exhaustiva + training. Tu equipo autónomo post-project.

Deliverables: Runbook 80-100 pgs, video tutorials, source code.

Preguntas Frecuentes Técnicas

¿Funciona con nuestro stack actual (SageMaker/Vertex/Azure/Databricks)?

Sí. Soportamos AWS SageMaker (40% proyectos), Google Vertex AI (25%), Azure ML (20%), Databricks (15%). También Kubernetes custom (Kubeflow), on-prem GPUs + cloud hybrid. Audit día 1 identifica best fit TU caso.

¿Necesitamos cambiar nuestro código Data Science existente?

Mínimo. Cambios típicos: añadir MLflow logging (3-5 líneas), parametrizar training script, Dockerfile. NO requiere: rewrite modelo, cambiar framework (TensorFlow→PyTorch), refactor codebase. Tiempo adaptation: 4-8 horas Data Scientist.

¿Cuánto tiempo mi equipo necesita dedicar durante implementation?

Mínimo. Total: ~25-30 horas over 4-6 semanas. Breakdown: Kick-off 4h, Reviews 12h, Training 10h, Ad-hoc 4h. TOTAL: 30h over 6 semanas = 5h/semana average (1h/día team). Yo hago el heavy lifting.