SRE e ingeniería de costos para infraestructura de AI
Velar es el equipo SRE detrás de tu AI. Instrumentamos tu stack, reducimos tus costos de inferencia y operamos tu plataforma ML por ti — con 7+ años de confiabilidad grado bancario y una nube GPU serverless construida desde cero.
7+ años de SRE — banca y telco · Plataformas ML en EKS (Flyte) · Stack Grafana LGTM en producción · construimos Velar Cloud
Los problemas por los que nos llaman.
«Nuestra factura de inferencia se duplicó en un trimestre y nadie sabe por qué.»
Instrumentamos tu stack y te entregamos un roadmap de ahorro con números — el consumo de tokens se duplicó en la industria el último año; la mayoría se desperdicia.
«Nuestro feature de AI se cae cada vez que nos limitan el rate.»
El 60% de los errores LLM en producción son rate limits. Construimos los retries, fallbacks y capacity planning que lo vuelven aburrido.
«Pagamos GPUs que corren al 15% de utilización.»
La mayoría de los clusters corre al 5–20% y nadie está mirando. Hacemos visible el desperdicio y luego lo eliminamos.
«Llevamos meses con la vacante de ML platform engineer abierta.»
Este perfil casi no se consigue. Ten la mitad senior de esa contratación, fraccional, este mes.
Alcance cerrado, entregables con nombre. El precio llega en una propuesta después de una llamada de 30 minutos.
Oferta 01 · 2 semanas
Instrumentamos tu stack de AI con Grafana — utilización GPU, $/token, cache hit rate, SLOs de errores y latencia — y dejamos los dashboards corriendo. Recibes un roadmap de ahorro con números, corras sobre la API de OpenAI o sobre tus propias GPUs.
Oferta 02 · 4–6 semanas
Tu modelo sirviendo tráfico de producción en tu cloud — vLLM, IaC, runbooks, un handoff real — con autoscaling, manejo de rate limits y SLOs incluidos. Infraestructura que sobrevive el día del launch.
Oferta 03 · mensual
El ML platform engineer que no pudiste contratar — como servicio mensual. Deploys, scaling, monitoreo, control de costos. Tú recibes un endpoint y una factura.
Todo engagement empieza con una llamada de 30 minutos. Sin lock-in — te dejamos independiente.
Qué hacemos — 01
Right-sizing de GPU, tradeoffs Modal vs. RunPod vs. self-hosted y reducción del costo por token en todo tu stack de serving. Encontramos por dónde se va el dinero.
Recibes: un plan de ahorro cuantificado — por workload, por GPU, por token.
Qué hacemos — 02
SLOs, incident response y el stack Grafana completo — utilización, latencia, gasto — aplicados a workloads de AI. Disciplina grado bancario para infraestructura GPU.
Recibes: dashboards, SLOs y runbooks que tu equipo realmente usa.
Qué hacemos — 03
Serving con vLLM, endpoints persistentes y autoscaling — deployment de modelos con calidad de producción en tu propia infraestructura, sin niñera.
Recibes: un endpoint que sobrevive el día del launch, en tu cloud, documentado.
Qué hacemos — 04
Orquestación con Flyte, pipelines batch, infraestructura de fine-tuning — scheduling, aislamiento y utilización en clusters compartidos, como lo operamos en producción.
Recibes: una plataforma que tu equipo puede operar — scheduling, aislamiento, utilización.
Lo que sacamos de tu plato
Tú eres dueño del producto. Nosotros de todo lo que hay debajo.
Antes de la consultoría diseñamos, construimos y operamos una nube GPU serverless — del motor de billing al scheduler. Ese producto es la prueba de trabajo.
Velar Cloud prepara su relanzamiento — únete a la waitlistMedición de jobs GPU al segundo exacto, con scale-to-zero para que el tiempo idle no cueste nada.
Imágenes de contenedor cacheadas por content hash — redeploys en menos de 15 segundos.
Una sola llamada de Python repartiendo workloads batch entre decenas de GPUs en paralelo.
Endpoints persistentes que mantienen los modelos calientes en VRAM para inferencia sin cold start.
redeploys con cache de imágenes por content-hash
fan-out paralelo desde una sola llamada de Python
granularidad de billing — el tiempo idle cuesta cero
modelos calientes en VRAM con warm containers
04 — Contacto
Treinta minutos suelen alcanzar para detectar la mayor oportunidad de ahorro o confiabilidad en tu stack.
O escríbenos directamente: team@velar.run
Cuéntanos qué están corriendo — respondemos en un día hábil.