StAIr

Alejandro Varela Vázquez

Ciencia e Enxeñaría de Datos, Universidade da Coruña. Vivo en Turku, Finlandia. Construín STAIR e mantéñoo en marcha.

Non é unha demo

STAIR leva en produción sen supervisión desde finais de xuño de 2026: pipeline diario, 72 modelos en produción, readestramento mensual automático con promoción verificada, unha API pública e un frontend multilingüe. Entregueino como Traballo de Fin de Grao e o sistema seguiu en marcha. Unha soa persoa construíuno, despregouno e arránxao cando falla. Tempo desde o primeiro commit ata produción: dous meses e medio.

Tres cousas que paga a pena saber

Un bug corrompeu en silencio oito meses de datos.

Ningún test detectouno. Ningún monitor sinalouno. Era invisible porque todas as comprobacións que tiña verificaban que o sistema respondía, non que respondía correctamente. A cobertura non é o mesmo que saber que estás a cubrir.

Busca de hiperparámetros: 8 h 23 min fronte a 4 minutos.

Optimizar seis redes neuronais levou 8 h 23 min. Os modelos de árbores equivalentes leváronse 4 minutos, nun servidor de 2 vCPU / 3,8 GB. Cando o cómputo é unha restrición real e non unha liña na factura da nube, escoller o modelo é unha decisión de enxeñaría antes que estatística.

A maioría dos modelos non baten a comprar e manter.

Ningún dos 72 bate de forma robusta a liña base unha vez descontados os custos de transacción. Ese resultado está na portada deste sitio, non enterrado nun anexo. Construír a infraestrutura para medilo con honestidade era o obxectivo.

Stack

  • PostgreSQL 14
  • Python · Prefect · pandas · SQLAlchemy
  • scikit-learn · XGBoost · PyTorch
  • FastAPI
  • Next.js · TypeScript