Infraestructura para IA, Machine Learning y LLM Privados
Diseñamos, desplegamos y gestionamos infraestructura de cómputo para el entrenamiento, el fine-tuning y la inferencia de modelos. Seleccionamos las GPU, el almacenamiento, la red y el stack de software adecuados según sus cargas de trabajo, requisitos de seguridad y presupuesto.
Empezaremos evaluando sus cargas de trabajo, volúmenes de datos y requisitos de despliegue.
Para Quién Es
Equipos de producto, desarrolladores de soluciones de IA y equipos de ML y Data Science que necesitan un entorno de cómputo dedicado o aislado.
Resultado
Una infraestructura lista para usar para el despliegue, entrenamiento o inferencia de modelos, con configuraciones documentadas, monitorización y controles de acceso acordados.
Cuándo Se Necesita Infraestructura de IA
Capacidad de Cómputo Insuficiente
Los servidores CPU y GPU existentes no pueden entrenar, hacer fine-tuning o ejecutar la inferencia de modelos a la velocidad requerida.
Costes Difíciles de Controlar
Los costes de GPU en la nube siguen subiendo, mientras que el consumo real de recursos y el coste de cada carga de trabajo son difíciles de predecir.
Los Datos Deben Permanecer en un Entorno Controlado
Las políticas de seguridad o los requisitos de los clientes restringen la transferencia de datos a servicios externos y nubes públicas.
La Preparación del Entorno Lleva Demasiado Tiempo
El equipo tiene que instalar manualmente drivers, CUDA, entornos de contenedores y frameworks de ML, y las diferencias de configuración dificultan reproducir los resultados.
Los Modelos Requieren una Operativa de Producción Fiable
Los servicios de IA en producción requieren monitorización, gestión de accesos, copias de seguridad y mantenimiento regular de la infraestructura.
Qué Proporcionamos
Arquitectura y Dimensionamiento
Analizamos las cargas de trabajo previstas, los tamaños de modelos y datasets y los requisitos de rendimiento para determinar la configuración de cómputo adecuada.
Infraestructura Aislada
Configuramos la segmentación de red, los roles y los permisos de acceso. Los datos y modelos permanecen dentro de los límites acordados, ya sea en la infraestructura del cliente o en el entorno del proveedor elegido.
Nodos de Cómputo GPU
Seleccionamos servidores y aceleradores GPU para entrenamiento, fine-tuning o inferencia. Los modelos concretos y el número de GPU se determinan tras evaluar la carga de trabajo.
Entorno ML Preconfigurado
Instalamos el sistema operativo, drivers, CUDA, el entorno de contenedores y los frameworks necesarios como PyTorch o TensorFlow. Cuando es necesario, preparamos también el entorno para ejecutar modelos open-weight.
Almacenamiento de Alto Rendimiento
Diseñamos la arquitectura de almacenamiento en función de los volúmenes de datasets, las velocidades de carga, las cargas concurrentes y los requisitos de copias de seguridad.
Monitorización y Soporte
Supervisamos el estado de GPU, CPU, memoria, almacenamiento y red, y configuramos registros, alertas y políticas de copias de seguridad.
Cómo Construimos la Infraestructura de IA
Requisitos y Dimensionamiento de Recursos
Identificamos el tipo de carga de trabajo: entrenamiento desde cero, fine-tuning, inferencia o una combinación de casos de uso. Tenemos en cuenta el tamaño del modelo, los volúmenes de datos, los requisitos de rendimiento y el número de usuarios.
Diseño de Arquitectura
Seleccionamos la configuración de GPU y CPU, calculamos los requisitos de memoria, almacenamiento y red, determinamos el modelo de despliegue y preparamos un plan de implementación.
Despliegue del Entorno
Configuramos servidores, red, almacenamiento, controles de acceso y el entorno de software que necesita el equipo.
Pruebas de Carga
Probamos la estabilidad de la infraestructura, el uso de los recursos de cómputo, el rendimiento de datos y el comportamiento del sistema bajo la carga prevista.
Entrega y Soporte
Entregamos las credenciales de acceso y la documentación técnica, activamos la monitorización y acordamos el soporte continuo de la infraestructura.
Opciones de Despliegue
Infraestructura GPU Dedicada
Recursos de cómputo dedicados para un proyecto o equipo concreto, sin competencia de cargas de trabajo ajenas.
Nube Privada para IA
Un entorno aislado para modelos y datos dentro de un perímetro de seguridad acordado, gestionado por el cliente o el proveedor.
Despliegue On-Premise
Infraestructura desplegada en las instalaciones del cliente cuando lo exigen las políticas de seguridad o los requisitos de tratamiento de datos.
Infraestructura Híbrida
Las cargas base se ejecutan en recursos dedicados, con capacidad adicional para entrenamiento, pruebas o picos de demanda.
Modelos de
Colaboración
Evaluación y Diseño de Arquitectura
Evaluamos los recursos y requisitos actuales del equipo, recomendamos una arquitectura adecuada y preparamos un plan de desarrollo de la infraestructura.
Despliegue como Proyecto
Desplegamos el entorno de cómputo y configuramos el almacenamiento, la red, los controles de acceso, el stack de software y la monitorización.
Optimización de Infraestructura Existente
Analizamos el uso de los recursos, eliminamos cuellos de botella y ayudamos a mejorar la eficiencia del uso de GPU y almacenamiento.
Soporte Gestionado Continuo
Supervisamos el estado de la infraestructura, realizamos el mantenimiento programado, respondemos a incidentes y entregamos informes periódicos.
Construyamos Su Infraestructura de IA
Cuéntenos sobre su modelo, los volúmenes de datos y la carga de trabajo prevista. Evaluaremos los requisitos, le recomendaremos una configuración adecuada y prepararemos un plan de despliegue de la infraestructura.
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Le responderemos en el plazo de un día laborable.