Usuarios técnicos
Desarrolladores, analistas y áreas piloto con necesidades de inferencia local.
Ollama y LM Studio para empresas
Ollama y LM Studio listos para producción interna
Pasamos demos locales a entornos utilizables por equipos reales, con catálogo de modelos, controles de acceso, criterios de actualización y monitoreo básico.
Problema/riesgo
La adopción local sin norma produce caos operativo.
Cuando cada usuario instala su stack, aparecen modelos no aprobados, versiones distintas, falta de soporte, datos sin política y expectativas imposibles para TI.
Quién lo necesita
Equipos que quieren empezar con IA local de forma ordenada.
Jefaturas de ingeniería, productividad, datos o TI que necesitan habilitar modelos locales para varias áreas sin construir todavía una plataforma GPU compleja.
Soporte repetible
Instalación, actualización, troubleshooting y documentación para no depender de héroes.
Modelos permitidos
Criterios de selección por licencia, idioma, tamaño, hardware y riesgo de datos.
Qué hacemos
Implementación controlada de herramientas locales.
Definimos arquitectura, instalación, configuración, catálogos, acceso, logging y handoff para que Ollama/LM Studio pasen de prueba a operación interna.
DiseñoDesktop, laboratorio, servidor central o mixto según hardware.
ConfiguraciónOllama, LM Studio, Open WebUI, modelos y acceso.
OperaciónCatálogo, monitoreo, actualización y soporte de TI.
Cómo trabajamos
De herramienta individual a práctica administrada.
Diagnóstico de hardware y usuarios → arquitectura de despliegue → configuración base → piloto con casos reales → guía de operación y criterios de escalamiento.
- Inventario de hardware y restricciones.
- Catálogo de modelos permitidos.
- Guía de instalación y actualización.
- Checklist para soporte y monitoreo.
Activo de prueba
Tarjeta de sizing Mac vs NVIDIA.
Tabla comparativa de memoria, latencia esperada, throughput, número de usuarios y límites por escenario para elegir entre Mac, estación NVIDIA o servidor compartido.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Ollama y LM Studio son suficientes para producción?
Pueden ser suficientes para pilotos o equipos específicos si existe control de acceso, soporte, catálogo y límites claros.
¿Qué pasa cuando crece la demanda?
Se documentan señales de escalamiento hacia Open WebUI centralizado, vLLM, NVIDIA u otra arquitectura compartida.
¿Quién decide qué modelos usar?
Se propone un proceso con criterios técnicos y de riesgo: licencia, idioma, memoria, calidad, actualización y datos permitidos.
¿Incluye capacitación?
Incluye guía operativa y transferencia técnica; capacitación más amplia se define según el alcance aprobado.
Ordene sus herramientas locales antes de escalarlas.
Solicite un diagnóstico técnico para revisar usuarios, hardware, modelos y operación.