MLOps, LLMOps e AgentOps
O que vai para produção precisa ser medido, observado e operado. É aqui que a IA deixa de ser demo.
O que fazemos
Avaliação, observabilidade, implantação e operação de modelos, aplicações de IA generativa e agentes. Pipelines reprodutíveis, testes de regressão para prompts e modelos, rastreamento de execuções, guardrails e FinOps de IA em Azure Machine Learning, Gemini Enterprise Agent Platform, Amazon SageMaker AI e ferramentas abertas.
Faz sentido quando
- Uma solução de IA em produção que ninguém sabe dizer se está melhorando ou piorando.
- Trocas de modelo ou de prompt feitas no escuro, sem testes.
- Custos de inferência crescendo mais rápido que o uso.
O que entregamos.
Avaliação automatizada
Conjuntos de teste e métricas para modelos, prompts e agentes, rodando a cada mudança, como testes de software.
Observabilidade e rastreamento
Traces de cada execução, custos, latência e qualidade, com alertas quando algo sai do esperado.
Pipelines de treino e implantação
Azure Machine Learning, os pipelines do Gemini Enterprise Agent Platform e Amazon SageMaker AI para treinar, versionar e publicar modelos de forma reprodutível.
Guardrails e segurança
Proteção contra injeção de prompt, vazamento de dados pessoais, conteúdo indevido e ações fora do escopo.
FinOps de IA
Custo por caso de uso, roteamento entre modelos, cache e limites, para a conta não surpreender.
Com o que construímos.
As plataformas e ferramentas que usamos nesta frente. A escolha final é sempre do caso de uso.
- Azure Machine Learning
- Microsoft Foundry (avaliação e segurança)
- Azure AI Content Safety
- Gemini Enterprise Agent Platform (pipelines e avaliação)
- Amazon SageMaker AI
- Amazon Bedrock Guardrails
- MLflow
- LangSmith
- Langfuse
- OpenTelemetry
- Azure Monitor
- Cloud Monitoring
Perguntas frequentes.
O que são LLMOps e AgentOps?
São as práticas de operação de aplicações com modelos de linguagem (LLMOps) e com agentes (AgentOps): avaliação automatizada, rastreamento de cada execução, guardrails, controle de custo e versionamento de prompts e ferramentas. É o que separa uma demonstração de um sistema em produção.
Como saber se uma solução de IA em produção está melhorando ou piorando?
Com conjuntos de teste e métricas que rodam a cada mudança, como testes de software, e com observabilidade de qualidade, custo e latência, com alertas quando algo sai do esperado.
Como reduzir o custo de inferência de IA?
Com FinOps de IA: custo medido por caso de uso, roteamento entre modelos (abertos para o volume, proprietários para o raciocínio difícil), cache e limites de uso.
Quais ferramentas de MLOps e observabilidade vocês usam?
Azure Machine Learning, Gemini Enterprise Agent Platform e Amazon SageMaker AI, além de MLflow, LangSmith, Langfuse e OpenTelemetry, conforme a nuvem e a stack da empresa.
Costuma andar junto.
Vamos conversar sobre MLOps, LLMOps e AgentOps?
Conte o cenário da sua empresa. Um engenheiro de IA responde com o que dá para construir, em quanto tempo e a que custo.