Optimización de modelos ML x2
Duplicamos la eficiencia de despliegue mediante técnicas prácticas: compresión, cuantización, poda y ajuste de arquitectura para cargas reales en producción.
- Reducción de tamaño: modelos más ligeros sin pérdida apreciable de precisión.
- Menor latencia: inferencia acelerada en CPUs y dispositivos edge.
- Escalabilidad: despliegue rápido y costos operativos controlados.
Resumen técnico
Workflow reproducible: perfilado, identificación de cuellos, pruebas A/B y despliegue con métricas continuas.
Retos comunes antes de optimizar
- Modelos con latencia inaceptable en tiempo real.
- Consumo excesivo de memoria que impide despliegue en el edge.
- Dificultad para mantener precisión tras cambios estructurales.
Metodología paso a paso
- Auditoría y perfilado de inferencia.
- Pruebas de cuantización y calibración por capas.
- Poda estructurada y reentrenamiento ligero.
- Conversión a formatos optimizados (ONNX/TFLite) y pruebas de regresión.
- Monitoreo post-despliegue y ajustes automatizados.
Benchmarks (ejemplo)
| Modelo | Tamaño (MB) | Latencia (ms) | Precisión |
|---|---|---|---|
| Base | 120 | 85 | 92.3% |
| Cuantizado INT8 | 32 | 28 | 91.8% |
| Poda + Fine-tune | 48 | 34 | 92.0% |
Guía rápida: cuándo usar cada técnica
Reduce tamaño y mejora latencia especialmente en CPUs. Requiere calibración y pruebas de precisión por lotes.
Adecuada para reducir FLOPs y mejorar throughput en inferencia a gran escala. Generalmente se combina con reentrenamiento.
Transferencia de conocimiento a modelos más pequeños manteniendo la robustez; útil cuando se necesita minimizar cambios en la precisión.
Checklist de despliegue
- Evaluar hardware objetivo
- Seleccionar formato optimizado
- Automatizar pruebas de regresión
- Integrar métricas de monitorización
Recursos y kits
Paquetes reproducibles, notebooks y scripts para cuantización, conversión a ONNX y pruebas en CI disponibles para clientes.
- Notebooks de ejemplo
- Pipeline de CI para pruebas de regresión
- Scripts de conversión y benchmarking
Equipo y soporte técnico
Nuestro equipo en Barcelona realiza auditorías técnicas y acompañamiento en la integración con tus pipelines.
Contacta para una evaluación inicial gratuita y demo personalizada del proceso de optimización.
María Pérez
Lead ML Engineer
Lead ML Engineer
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Evaluamos tu caso y proponemos una ruta técnica para alcanzar objetivos de latencia y tamaño.
