Servicios / Full Stack AI
Servicio transversal

Full Stack AI on-premise

De la GPU a producción: servidores con GPU NVIDIA, plataforma OpenShift AI, modelos de Hugging Face y servicios de AI Specialist. Todo el stack de IA en tu datacenter, con un solo partner.

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El stack, capa por capa

De la GPU
a producción

Cuatro capas que implementamos de punta a punta: hardware, puesta en marcha, plataforma de modelos y los servicios que llevan tu caso de uso a producción.

Capa 04

Servicios AI Specialist

Modelado, fine-tuning y RAGs a medida del caso de uso del cliente, con evaluación de resultados y puesta en producción.

Capa 03

Plataforma OpenShift AI & Hugging Face

LLMs certificados sobre OpenShift AI, con Hugging Face como plataforma de modelos open source. Serving, versionado y control de acceso incluidos.

Capa 02

Instalación y rackeado

Puesta en marcha del servidor en el datacenter, llave en mano: energía, refrigeración, networking y validación del equipo.

Capa 01

Servers GPU Intensive

Servidores Lenovo, HPE y Dell con GPU NVIDIA T4, L4, A100, H100 y H200, dimensionados según la carga de inferencia o entrenamiento.

Un solo partner, todo el stack

Diseño, hardware, plataforma y modelos: implementamos el stack de IA de punta a punta, sin integradores adicionales ni responsabilidades repartidas entre proveedores.

Hardware

La GPU correcta
para cada carga

Dimensionamos el equipo según el caso de uso real, no según el catálogo. Inferencia liviana, fine-tuning o entrenamiento de modelos grandes tienen respuestas distintas.

GPU Perfil Dónde encaja
NVIDIA T4 Inferencia liviana Modelos pequeños, visión por computadora y pilotos de bajo consumo energético.
NVIDIA L4 Inferencia eficiente Serving de LLMs medianos y cargas de video/IA generativa con buena relación costo-consumo.
NVIDIA A100 Entrenamiento y fine-tuning Fine-tuning de modelos abiertos y cargas de entrenamiento con multi-instancia (MIG).
NVIDIA H100 Alto rendimiento LLMs grandes en producción, throughput alto de inferencia y entrenamiento distribuido.
NVIDIA H200 Máxima memoria Modelos de contexto extenso y cargas limitadas por memoria de GPU.
Por qué on-premise

Cuando la IA no puede
salir de tu datacenter

Soberanía del dato

La información sensible nunca sale de tu infraestructura ni alimenta modelos de terceros.

Costo predecible

Inversión de capital conocida en lugar de facturación por token con volumen difícil de proyectar.

Latencia baja

Inferencia junto a los sistemas que la consumen, sin salto a internet en cada request.

Cumplimiento

Requisitos de residencia de datos y auditoría cubiertos por diseño, no por excepción.

Stack técnico

Tecnologías que
dominamos

OpenShift AI Hugging Face NVIDIA H200 NVIDIA H100 NVIDIA A100 NVIDIA L4 NVIDIA T4 Kubernetes vLLM Ray RAG Fine-tuning Lenovo HPE Dell
Empezá tu stack de IA

Dimensionemos tu
infraestructura de IA

Partimos del caso de uso, definimos el equipamiento necesario y te entregamos el stack funcionando en tu datacenter.

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