Engenharia de Plataformas de IA e LLMs

IA que é sua, operada como infraestrutura de produção

A maioria das empresas que experimenta IA bate na mesma parede: a demo funciona, mas ninguém sabe dizer para onde vão os dados, quanto vai custar em escala, ou quem mantém tudo no ar às 2h da manhã. Nós removemos essa parede tratando a IA como o que ela de fato é — infraestrutura de produção.

A Mavits projeta, constrói e opera plataformas privadas de IA: clusters de GPU no seu rack ou em arranjo híbrido, rodando sobre Kubernetes, implantados via GitOps e acompanhados por observabilidade de verdade. Os modelos são servidos dentro da sua rede, atrás do seu controle de acesso. Seus documentos, prompts e dados de clientes continuam seus — de forma comprovável.

Nós operamos o que recomendamos

Isso não é consultoria de slides. Projetamos e operamos nosso próprio cluster de produção NVIDIA DGX Spark com 4 nós de GPU — Kubernetes, implantação via GitOps, monitoramento e gestão de mudanças disciplinada, de ponta a ponta. Nesse cluster servimos nossa própria linhagem de modelos Mixture-of-Experts, o Vinicius-35B-A3B-v1, que nós mesmos construímos e quantizamos.

Isso importa por uma razão prática: toda recomendação que fazemos já foi testada no nosso próprio hardware e no nosso próprio orçamento. Quando dizemos que um modelo cabe em determinada máquina, ou que uma configuração de serving aguenta a carga, é porque medimos — não porque uma ficha técnica prometeu.

Da infraestrutura aos resultados

O hardware é o piso, não o objetivo. Sobre a plataforma, construímos aquilo que o seu negócio realmente sente:

• Serving privado de modelos — modelos abertos ou sob medida atrás de um único endpoint estável, com controle de acesso por equipe e visibilidade de uso.
• Modelos sob medida — adaptação, quantização e serving ajustados à sua carga de trabalho, para que você tenha a qualidade de que precisa a um custo que consegue defender.
• RAG e sistemas de conhecimento — assistentes que respondem a partir dos seus documentos e bancos de dados, com as fontes anexadas, em vez de improvisar.
• Agentes e automação — fluxos de trabalho construídos sobre MCP que permitem aos modelos operar suas ferramentas atuais com segurança, com humanos aprovando os passos que importam.

Como funciona um projeto

O caminho é sempre o mesmo: entender seu caso de uso e suas restrições, arquitetar a menor plataforma que o atenda, construí-la em incrementos visíveis e então operá-la — ou entregá-la com um runbook que o seu time consiga realmente usar. Você vê os critérios de sucesso por escrito antes do primeiro servidor entrar no rack, e a evidência de que foram cumpridos antes de darmos o trabalho por concluído.