A Amazing opera o pipeline completo de LLM em produção: seleção de modelo base, preparação de dataset, fine-tune em ambiente dedicado, avaliação rigorosa, deploy local e monitoramento contínuo. Sua equipe ganha capacidade sem precisar construir time de ML em grande.
Rodar fine-tune de um LLM pequeno num notebook é questão de horas. Colocar LLM em produção com SLA, monitoramento, versionamento, rollback, retreino e auditoria é projeto de engenharia que costuma custar meses de time interno especializado.
O gap é grande: modelo fine-tunado não é modelo em produção. Precisa de pipeline de dados, infraestrutura de inferência, observabilidade, drift detection, avaliação contra motor atual, canary deploy, rollback automático.
Amazing absorve todo esse stack. Seu time ganha o modelo especializado sem precisar montar operação de MLOps do zero. Conhecimento fica: documentação, vault e equipe capacitada quando contrato encerrar.
Entendemos seu caso (crédito, risco, KYC, atendimento), histórico de dados disponível e motor atual. Saímos com plano: modelo base, volume necessário, SLA esperado.
Benchmark comparativo entre Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek, CALM e modelos proprietários (via API privada). Escolhemos pelo trade-off real entre precisão, custo e latência.
LoRA ou RLHF no seu ambiente dedicado, com GPU local (H100, L40S). Avaliação contra motor atual em hold-out. Entrega só acontece se ganhar em métrica de negócio.
Inferência em produção no seu perímetro. Monitoramento de drift, latência, qualidade. Retreino automático periódico. Versionamento com rollback em um comando.
# LLM em producao · banco-x · credit-v3.4 [Modelo ativo] base: Llama 3 70B fine-tune: LoRA rank 64 treino: 2026-03-10 dataset: 1.2M propostas rotuladas [Metricas ultimas 7 dias] requisicoes: 412.8k latencia p50: 92ms latencia p99: 178ms disponibilidade: 99.97% [Qualidade] AUC live: 0.88 (target >0.85) KS live: 0.53 (target >0.50) drift score: 0.03 (target <0.08) [Alertas] drift alert: none quality alert: none latency alert: none [Retreino automatico] ultimo: 2026-04-01 proximo: 2026-05-01 gatilho extra: drift > 0.08 [Rollback disponivel] v3.3: AUC 0.87 · disponivel 1-click v3.2: AUC 0.85 · disponivel 1-click v3.0: motor legado · fallback [Auditoria ultimo trimestre] explicacoes por decisao: 100% logs retidos: 100% compliance BACEN: ok
Amazing absorve o trabalho de MLOps. Você ganha o modelo especializado, os dashboards, o monitoramento e a documentação. Seu time interno se capacita no processo.
Da discovery ao modelo em produção, caso típico.
Infraestrutura, monitoramento e retreino inclusos no plano.
SLA contratual com rollback automático em caso de degradação.
Vault do projeto detalha decisão, dataset, pipeline. Fica com o cliente.
Muita consultoria de IA entrega curso, POC e sai. Amazing fica com o modelo em produção, cuidando de drift, retreino e rollback. O ativo é seu, a operação é nossa.
Seleção, dataset, treino, avaliação, deploy, monitoramento, retreino. Todo o ciclo dentro do pacote.
GPU rodando no seu ambiente. Dados não saem, modelo fica no seu perímetro, vendor lock-in não existe.
Documentação do pipeline, decisões de arquitetura, templates de dataset. Vault navegável que sobrevive ao contrato.
Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek, CALM, FinGPT. GPUs L40S ou H100 no seu ambiente. Stack escolhido pelo caso, não por preferência.
Ver visão geralEm 45 minutos a gente monta roadmap inicial com seleção de modelo, estratégia de dataset, infraestrutura e cronograma. Sem compromisso.
