Servicio interno de modelos
APIs privadas para consumir inferencia sin exponer cada aplicación al hardware.
Inferencia local NVIDIA
Inferencia local NVIDIA para operación multiusuario
Diseñamos infraestructura de inferencia para servir modelos a varios equipos mediante APIs privadas, capacidad medible, controles de acceso y operación sostenida.
Problema/riesgo
Las demos individuales no escalan a producción.
Cuando cada equipo ejecuta modelos por su cuenta, aparecen cuellos de botella, costos ocultos, falta de métricas y exposición innecesaria de datos o endpoints.
Quién lo necesita
Empresas con demanda interna de modelos locales.
CTO, líderes de plataforma, datos e ingeniería que necesitan atender usuarios múltiples, cargas RAG o aplicaciones internas con mayor throughput y control.
Usuarios concurrentes
Colas, límites y observabilidad para múltiples equipos y casos de uso.
Host y red endurecidos
Controles básicos para proteger el servidor, endpoints, credenciales y logs.
Qué hacemos
Arquitectura NVIDIA orientada a operación.
Dimensionamos hardware y diseñamos serving, autenticación, integración, monitoreo y documentación para uso empresarial.
SizingModelos, memoria, concurrencia, latencia esperada y crecimiento.
ServingAPIs privadas, colas, límites y patrones de integración.
OperaciónMétricas, runbooks, hardening y transferencia a TI.
Cómo trabajamos
De capacidad estimada a plataforma validada.
Diagnóstico de carga → diseño de arquitectura → despliegue controlado → pruebas de concurrencia → documentación de operación y plan de crecimiento.
- Matriz de sizing por modelo y usuarios.
- Diagrama de APIs privadas.
- Checklist de host, red y acceso.
- Runbook de métricas y saturación.
Activo de prueba
Arquitectura de inferencia NVIDIA.
Gateway interno → autenticación → cola de inferencia → workers GPU → integración RAG o caché → observabilidad con métricas de latencia, saturación y errores.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué GPU necesito?
Depende del tamaño de modelo, memoria, concurrencia y latencia requerida. El diagnóstico evita comprar hardware por intuición.
¿Puede servir varios modelos?
Sí, pero se deben definir límites, prioridad, memoria disponible y criterios de cambio de modelo para no degradar a todos los usuarios.
¿Se integra con RAG privado?
Sí. La plataforma puede exponer inferencia para aplicaciones RAG, asistentes internos y automatizaciones.
¿Incluye operación posterior?
Se documentan métricas, runbooks y responsabilidades para que el equipo interno pueda mantener la plataforma.
Dimensione inferencia local antes de comprar o escalar.
Solicite un diagnóstico técnico para revisar modelos, usuarios, hardware y operación esperada.