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.
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.
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
Revisemos qué tareas necesita resolver tu empresa y qué control de los datos requiere antes de elegir el modelo.
Valorar mi despliegueCalculamos 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.
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
Proponemos un interlocutor técnico que coordine arquitectura, integración, pruebas y operación con tus responsables para resolver dependencias.
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Revisemos qué tareas necesita resolver tu empresa y qué control de los datos requiere antes de elegir el modelo.
Valorar mi despliegueConectamos 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.
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.
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.
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.
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