Optimizando modelos de ML para inferencia rápida y económica

Tomo modelos de aprendizaje automático que funcionan y los hago significativamente más rápidos y ligeros para producción sin sacrificar precisión. Si un modelo predice correctamente en un cuaderno pero es demasiado lento, consume demasiada memoria o es demasiado costoso para servir bajo carga, ese es exactamente el problema que resuelvo. A lo largo de los años he convertido docenas de prototipos de investigación en servicios que responden en milisegundos en lugar de segundos, y en cada proyecto sigo un principio: medir primero, luego cambiar, luego probar los resultados con números en los que puedes confiar.

Soy dueño de todo el camino de optimización. Convierto modelos a entornos de ejecución portátiles como ONNX y TensorRT, aplico cuantización int8 o fp16, elimino pesos y cabezas excesivas con poda, fusiono y simplifico el gráfico de computación, ajusto el despliegue para tu hardware específico — ya sea servidor CPU, GPU de centro de datos o dispositivo edge. Cada paso se valida en tu conjunto de prueba, por lo que la precisión se mantiene dentro de tu tolerancia. Nunca entrego un modelo más rápido que silenciosamente se volvió peor: mido latencia, rendimiento y calidad lado a lado antes y después.

Recibes un informe claro: números base, números post-optimización, lista exacta de cambios y un pipeline reproducible que puedes volver a ejecutar en nuevas versiones del modelo. Resultado típico: reducción de latencia de dos a ocho veces y ahorros de costos similares con precisión preservada. Nombra el marco, el hardware objetivo y el presupuesto de latencia, y diré honestamente lo que es alcanzable antes de que empecemos.

— Conversión a ONNX, TensorRT y otros entornos de ejecución
— Cuantización (int8, fp16) y poda estructurada o no estructurada
— Optimización de gráficos, fusión de operadores y ajuste de diseño
— Benchmarks en CPU, GPU y edge con informes reproducibles