Integración de LLM y RAG
Resumen de la tarea 4 Implementación de integración LLM y sistema RAG con enfoque en soluciones empresariales y servicios de Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software, aplicaciones a medida y especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad.
Descripción general de la Tarea 4.1 LLM Model Serving Infrastructure completada: se diseñó e implementó una infraestructura robusta para servir modelos LLM y soportar un sistema RAG retrieval augmented generation que permite combinar recuperación de conocimiento con generación de lenguaje para casos de uso en industrias como la fabricación de semiconductores, soporte técnico, análisis de datos y automatización de procesos.
Componentes principales creados
Model Manager servicios/ai-ml/llm-serving/src/model_manager.py - Gestor de modelos que soporta múltiples backends incluyendo HuggingFace Transformers, vLLM y TensorRT. Incluye configuraciones específicas para modelos como Llama 2, Mistral, Qwen y CodeLlama, optimizaciones avanzadas como cuantización 4 bit y 8 bit, flash attention y mejoras de transformador. Soporta carga de adaptadores LoRA y QLoRA para fine tuning específico por dominio, gestión eficiente de memoria GPU y escalado multi GPU, así como inferencia asíncrona con soporte de streaming en tiempo real.
LLM Service servicios/ai-ml/llm-serving/src/llm_service.py - Servicio REST construido con FastAPI para gestionar el ciclo de vida de los modelos. Ofrece endpoints para generación de texto, chat completions, análisis y diagnóstico específicos del dominio de semiconductores, creación y gestión de adaptadores LoRA para afinado y endpoints protegidos con autenticación y limitación de tasa. Incluye soporte de streaming mediante server sent events para respuestas en tiempo real.
Configuración servicios/ai-ml/llm-serving/config/llm_config.yaml - Archivo YAML con configuración detallada de servicio de modelos, parámetros de afinamiento de rendimiento, prompts y plantillas para el dominio semiconductor, y opciones para overrides por entorno.
Contenedores y orquestación servicios/ai-ml/llm-serving/Dockerfile y servicios/ai-ml/llm-serving/docker-compose.yml - Imágenes multi stage optimizadas para GPU con CUDA, Python 3.11 y PyTorch con soporte CUDA, caché de modelos, y stack completo en docker compose incluyendo registro de modelos con MLflow, notebooks Jupyter para desarrollo, TensorBoard y opcional NVIDIA Triton para despliegues optimizados. Se integró Redis para caching y Prometheus y Grafana para monitorización.
Utilidades de logging servicios/ai-ml/llm-serving/utils/logging_utils.py - Logging estructurado en JSON con métricas exportables a Prometheus sobre duración de inferencia, tokens generados, uso de memoria y métricas de modelos activos.
Pruebas servicios/ai-ml/llm-serving/tests/test_model_manager.py - Suite de tests unitarios y asíncronos que validan carga y descarga de modelos, workflows de inferencia, gestión de memoria y comprobaciones de salud mediante pruebas con mocks y validación de manejo de errores.
Documentación servicios/ai-ml/llm-serving/README.md - Guía completa con descripción arquitectural, referencia de API, guía de configuración de modelos, pasos para fine tuning, optimización de rendimiento y procedimientos de despliegue en entornos cloud y on premises.
Características clave implementadas
Soporte multi modelo para Llama 2 y 3, Mistral 7B, Qwen y CodeLlama en tamaños 7B y superiores. Inferencia de alto rendimiento mediante vLLM, TensorRT y técnicas de cuantización 4 bit y 8 bit. Soporte de fine tuning con LoRA y QLoRA para personalizar modelos al dominio semiconductor y otros verticales. Integración de conocimiento de dominio para procesos de fabricación, estándares SEMI y JEDEC, análisis de defectos, optimización de yield y diagnóstico. API REST completa para gestión de modelos, generación de texto, chat completions y endpoints específicos de analítica industrial. Soporte de streaming SSE para respuestas en tiempo real, gestión avanzada de recursos GPU con escalado multi GPU y autoescalado, monitorización con Prometheus y métricas detalladas, despliegue containerizado reproducible en infraestructuras GPU y pruebas unitarias rigurosas para garantizar fiabilidad.
Resumen de endpoints API principales
GET /health - Comprobación de salud del servicio
GET /models - Listar modelos cargados
POST /models/load-semiconductor - Cargar modelos optimizados para semiconductores
DELETE /models/{name} - Descargar modelos
POST /generate - Endpoint de generación de texto
POST /chat - Interfaz de chat completions
POST /semiconductor/analyze - Análisis de datos de fabricación
POST /semiconductor/troubleshoot - Diagnóstico y resolución de problemas
POST /semiconductor/optimize - Optimización de recetas y procesos
POST /models/create-lora - Creación de adaptadores LoRA
GET /system/memory - Estadísticas de uso de memoria GPU
GET /metrics - Métricas en formato Prometheus
Requisitos satisfechos
Soporte para modelos 7B y superiores implementado, técnicas LoRA y QLoRA integradas para fine tuning, despliegues seguros on premises y en cloud soportados, compatibilidad tanto para cloud como para on premises, y gestión de recursos GPU con capacidades de auto escalado implementadas.
Integración RAG y flujo operativo
Se implementó un pipeline RAG que combina un índice vectorial para recuperación de documentos con un motor LLM para generación condicionada. El flujo incluye ingestión y procesamiento de fuentes internas y externas, vectorización con embeddings optimizados, almacenamiento en un motor vectorial y construcción dinámica de contexto para consultas en tiempo real. Esto permite respuestas precisas y trazables para asistentes IA, agentes IA y aplicaciones empresariales que requieran acceso a conocimiento corporativo o normativas técnicas.
Valores diferenciadores y oferta de Q2BSTUDIO
Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos soluciones de software a medida e inteligencia artificial para empresas que necesitan transformar datos en valor mediante servicios inteligencia de negocio, dashboards con power bi, agentes IA personalizados e integraciones seguras en la nube. Nuestros servicios incluyen consultoría de IA para empresas, despliegues on premises y en cloud, integración de agentes IA y optimización de pipelines de datos para potenciar decisiones con datos en tiempo real.
Casos de uso y beneficios
Implementaciones típicas incluyen chatbots técnicos con contexto de producto, sistemas de ayuda para procesos industriales, análisis predictivo de fallos en línea de producción, automatización de atención al cliente y herramientas de inteligencia de negocio que combinan modelos LLM con visualizaciones en power bi. Ventajas clave: reducción de tiempo de resolución, mejora en la calidad de las respuestas, reutilización de conocimiento interno y cumplimiento de requisitos de seguridad y privacidad mediante despliegues controlados.
Servicios complementarios
Q2BSTUDIO ofrece servicios de integración continua y despliegue, monitorización y alertas, auditoría de seguridad, hardening de modelos y pipelines, formación y transferencia de conocimiento. También proveemos asesoría para elegir servicios cloud aws y azure, para dimensionar infraestructuras GPU y para diseñar estrategias de data governance y privacidad.
Conclusión y próximos pasos
La infraestructura de LLM y RAG diseñada en la Tarea 4.1 proporciona una base escalable y segura para desplegar agentes IA, soluciones de inteligencia artificial, y aplicaciones a medida que requieren respuestas contextuales y fiables. Q2BSTUDIO está preparado para adaptar esta arquitectura a proyectos concretos, integrar modelos especializados, crear adaptadores LoRA para dominios específicos y desplegar soluciones en entornos cloud aws y azure o en instalaciones on premises según los requisitos de seguridad y cumplimiento.
Palabras clave relevantes para posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.