Serviço · MLOps e Infraestrutura de IA
A parte que continua funcionando depois da semana de lançamento
Um modelo ou agente que ninguém consegue refazer o deploy, versionar ou observar vira um passivo em poucos meses. Aqui estão o caminho de deploy, o histórico de versões e o monitoramento que impedem isso.
- Um comando para o deploy, um comando para o rollback
- Toda versão registrada com o que mudou e quem publicou
- Custo e latência visíveis por fluxo, não numa conta mensal única
- Dimensionado para a equipe que você realmente tem, não para uma equipe de plataforma
O que você recebe
Entregáveis, não slideware
- 01
Pipeline de deploy
Deploys repetíveis com um rollback testado, não presumido.
- 02
Registro de versões
Qual modelo, prompt e configuração está no ar, com o histórico por trás.
- 03
Observabilidade
Latência, taxa de erro, gasto e verificações de qualidade da saída em cada fluxo.
- 04
Runbook (manual de operação)
O que fazer quando quebra às 7h da manhã, escrito para quem estiver de plantão.
- 01deploy: um comando · rollback testado toda semana
- 02versões no ar: intake-agent v14 · scoring v6
- 03alertas: taxa de erro >2%, gasto >US$ 40/dia, p95 >4 s
- 04em caso de falha: pausar o fluxo, enviar para a fila de exceções
- 05responsável: nomeado, com contato de escalonamento
Como roda
O que acontece de verdade, passo a passo
Sem teatro de descoberta. Cada etapa termina com algo que você pode ler ou usar.
- 01
Inventariar o que roda
Todo modelo, prompt e job em produção hoje.
- 02
Tornar o deploy chato
Mesmo caminho sempre, com um rollback que é exercitado.
- 03
Instrumentar
Gasto, latência, falhas e verificações de saída por fluxo.
- 04
Entregar o runbook
A sua equipe opera sem precisar ligar para a gente.
Tangível
O que chega às suas mãos
Objetos com nome, formato e semana definidos, para a entrega ficar fácil de imaginar.
Automação funcionando
Um processo rodando de ponta a ponta, com os seus dados e uma etapa de aprovação humana.
Serviço publicadoFase umRunbook de operação
O que fazer quando falha, quem chamar e como fazer o rollback.
PDF · 8 páginasÚltima semanaDashboard de evidências
Os números que provam que funcionou, atualizados todo dia.
URL no arSemana 5Repositório do código
Seu desde o primeiro dia, incluindo os prompts e o conjunto de avaliação.
Repositório Git + READMESemana 1
Runbook de Operação
Modos de falha, passos de rollback e quem responde por cada alerta.
Este é o modelo real, com os números do cliente trocados por números representativos. Leia antes de falar com a gente: se o formato não serve para você, o trabalho também não vai servir.
Antes e depois
Como a mudança aparece na sua semana
Vermelho é o custo que você carrega hoje. Verde é o que o sistema devolve.
Hoje
- Ninguém lembra como o modelo foi colocado no ar
- Mudanças de prompt são feitas no ar, sem histórico
- A conta de IA chega sem detalhamento
- As falhas são descobertas por um cliente
Depois
- Deploys e rollbacks que qualquer pessoa da equipe consegue rodar
- Um histórico de versões para cada mudança
- Gasto atribuído por fluxo
- Alertas que chegam a uma pessoa antes de chegarem ao cliente
Objeções
Respondidas antes de você perguntar
Precisamos disso se rodamos só um agente?
Em geral, uma versão leve. Um agente só também precisa de rollback e de um alarme de gasto. Dimensionamos a configuração para o que está rodando.
Qual nuvem vocês usam?
A que você já paga, sempre que possível. Não mudamos a hospedagem sem um motivo de custo ou risco por escrito.
Isso é uma mensalidade?
Não precisa ser. O runbook existe para a sua equipe ser dona disso. O suporte é opcional e tem preço à parte.
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Para onde as pessoas olham depois
Trabalhos relacionados, a categoria em que este serviço se encaixa e as provas por trás dele.
Um próximo passo, e pago de propósito
O Diagnóstico de Oportunidades de IA é um trabalho de escopo fechado. Você sai com um plano priorizado que pode executar com a gente ou sem a gente.
Ainda dimensionando o problema? Escreva para a gente com as suas palavras primeiro. Uma pessoa lê.