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Despliegue de modelos privados y self-hosted

IA privada: modelos bajo tu control

Ejecuta el modelo que tu empresa necesita en infraestructura propia o dedicada, con acceso desde tus aplicaciones.

En qué consiste

Un LLM on premise preparado para tus aplicaciones

Solicita una valoración

La inteligencia artificial privada permite decidir dónde ejecutar el modelo y cómo tratar los datos. En Aceleris contrastamos la infraestructura propia, el entorno dedicado y la API gestionada.

Seleccionamos el modelo por su utilidad en tus tareas, su licencia y la calidad de las respuestas. Un LLM on premise funciona en tu infraestructura; un despliegue local puede usar un servidor o equipo, y uno dedicado, los recursos de un proveedor.

Recibes el modelo desplegado, una API documentada y pruebas de calidad, tiempo de respuesta y coste con datos autorizados. Definimos la transferencia y las responsabilidades operativas. El alojamiento propio no garantiza por sí solo privacidad ni seguridad.

1. Requisitos y criterios de aceptación

Definimos qué tareas debe resolver el modelo, qué datos utiliza y qué aplicaciones lo consultarán. Revisamos usuarios, carga y restricciones para comparar infraestructura propia, entorno dedicado y API gestionada. Así puedes decidir si la IA privada encaja, con prioridades, dependencias y criterios de aceptación claros.

2. Selección del modelo

Probamos modelos de pesos abiertos con muestras autorizadas para comprobar qué respuestas ofrecen a tus tareas. Comparamos idioma, cantidad de información que admiten, licencia y memoria necesaria. La recomendación explica qué candidato encaja y dónde falla: permite elegir por utilidad real, sin asumir que el modelo más grande será mejor.

Aceleris

¿Encaja un modelo privado en tu infraestructura?

Revisemos qué tareas necesita resolver tu empresa y qué control de los datos requiere antes de elegir el modelo.

Valorar mi despliegue

3. Arquitectura y capacidad

Calculamos los recursos de procesamiento, memoria y almacenamiento para la información y las consultas simultáneas previstas. En un LLM on premise evaluamos también si reducir la precisión del modelo ahorra memoria con una calidad aceptable. La arquitectura documentada muestra el equilibrio entre calidad, tiempo de respuesta y coste.

4. Modelo listo para operar

El despliegue de modelos locales prepara el modelo, sus versiones y dependencias en el entorno acordado. Configuramos un motor compatible con el hardware para que atienda las consultas de tus aplicaciones. Verificamos el arranque y dejamos una configuración reproducible para poder repetir el despliegue.

Cómo nos coordinamos

Las disciplinas necesarias, un interlocutor claro

Proponemos un interlocutor técnico que coordine arquitectura, integración, pruebas y operación con tus responsables para resolver dependencias.

Arquitectura de sistemas

Selección de modelos

Ingeniería de inferencia

Integración de API

Controles de entorno

Evaluación y pruebas

Operación de modelos

Aceleris

¿Encaja un modelo privado en tu infraestructura?

Revisemos qué tareas necesita resolver tu empresa y qué control de los datos requiere antes de elegir el modelo.

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5. API privada e integración

Conectamos el modelo con la aplicación acordada mediante una API privada: definimos qué datos recibe y devuelve, los límites de petición y cómo responde ante errores o demoras. La documentación y las pruebas de conexión permiten a tu equipo utilizar la interfaz con reglas claras y detectar fallos en el intercambio de información.

6. Aislamiento y controles del entorno

Limitamos la exposición de datos revisando accesos, separación de redes, credenciales y conexiones salientes. Configuramos el cifrado durante el envío y qué información guardan los registros y durante cuánto tiempo. Dejamos documentados los controles aplicados y los riesgos pendientes para que tu equipo conozca la protección real del entorno.

7. Validación de calidad y consumo

Comprobamos si el modelo resuelve las tareas acordadas con datos autorizados y pruebas que puedan repetirse. Medimos calidad, errores, tiempo de respuesta, consultas simultáneas y consumo de recursos. Los resultados y el coste real del entorno permiten decidir la aceptación, conocer los límites y priorizar los ajustes necesarios.

8. Transferencia y operación acordada

Tu equipo recibe un manual operativo, el inventario de versiones y los pasos para actualizar, volver a una versión anterior y recuperar el servicio cuando corresponda. Definimos responsables, comprobaciones de funcionamiento y alertas con las herramientas adecuadas. Así queda claro cómo administrar el despliegue y actuar ante incidencias.

LO QUE DICEN CLIENTES

El proyecto, desde la perspectiva del cliente

Empresas que crecen con nosotros

PREGUNTAS FRECUENTES

Antes de desplegar tu modelo

¿Cuándo conviene alojar el modelo frente a usar una API?

Ejecutar un modelo en infraestructura propia puede encajar si necesitas controlar dónde se procesan los datos, tienes restricciones de conectividad o una carga que justifica dedicar recursos. Un LLM on premise exige capacidad técnica para operarlo. Antes de elegir, comparamos requisitos, infraestructura disponible y coste operativo con una API gestionada. El despliegue propio no siempre es la mejor opción ni la más barata.

La selección parte de tareas representativas y muestras autorizadas. Evaluamos calidad, idioma, longitud de contexto, licencia y compatibilidad con el entorno. Después dimensionamos CPU o GPU, memoria y almacenamiento según el modelo, las peticiones simultáneas y la respuesta esperada. Las pruebas permiten contrastar la configuración antes de comprometer recursos. El modelo más grande no siempre es el más adecuado.

No. Alojar el modelo en un entorno propio o dedicado no garantiza privacidad ni cumplimiento del RGPD. Hay que revisar flujos de datos, permisos, conexiones salientes, registros y proveedores, además de las obligaciones legales del tratamiento. El alcance técnico puede incluir aislamiento, protección del endpoint y retención de registros. Los controles y riesgos pendientes deben quedar documentados.

La propuesta de Aceleris concreta el modelo desplegado, las interfaces, los accesos y las pruebas de calidad, rendimiento y coste, con documentación y transferencia operativa. La entrega permite ejecutar y conectar el modelo; una aplicación o asistente documental completo se define aparte. El entrenamiento, el fine-tuning, la compra de hardware, el alojamiento gestionado y la identidad corporativa compleja requieren un alcance específico.

La aceptación se basa en criterios acordados y pruebas reproducibles con datos autorizados del cliente. Evaluamos las respuestas ante tareas reales y medimos errores, latencia, concurrencia y consumo de recursos bajo una carga definida. El coste se calcula con los recursos utilizados y los costes reales del entorno. Los resultados documentan límites y ajustes necesarios, sin anticipar mejoras ni ahorros garantizados.

El despliegue requiere revisar versiones del modelo, dependencias, capacidad, alertas y funcionamiento de la API. Las actualizaciones deben probarse para detectar cambios de calidad o compatibilidad y disponer de un procedimiento de reversión. En la transferencia se concretan el manual operativo y los responsables. El mantenimiento posterior y su cobertura se acuerdan por separado, sin soporte permanente implícito.

El presupuesto depende de las tareas, el modelo, el hardware disponible, la carga prevista, los controles y las integraciones necesarias. También influye quién operará el entorno después de la entrega. Para solicitar una valoración a Aceleris, comparte qué necesitas ejecutar, las restricciones de datos y los sistemas a conectar. Con ese contexto podemos revisar el encaje y definir entregables, dependencias y responsabilidades.

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