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SERVICIOS / DESPLIEGUE

Despliegue de IA on-premise

Ejecutar modelos en infraestructura propia puede responder a requisitos concretos de datos, integración o continuidad. También convierte capacidad, actualizaciones y soporte en responsabilidades explícitas.

Comprobar la razón del despliegue

Identificamos los datos y flujos que deben quedar en el entorno, las dependencias permitidas y quién administrará el sistema. Un piloto local no prueba todavía que la operación completa sea viable.

Comparamos esta opción con nube e híbrido usando el mismo caso, criterios de acceso y necesidades de disponibilidad.

Dimensionar para una carga conocida

La memoria de los modelos es sólo una parte: concurrencia, latencia, almacenamiento, búsqueda documental, red y mantenimiento también importan. Probamos supuestos con una carga representativa antes de fijar hardware.

Definimos cómo desplegar nuevas versiones y volver atrás, cómo observar fallos y qué acceso tendrán usuarios y operadores.

Dejar una operación comprensible

Según el alcance acordado, una entrega puede incluir arquitectura, comprobaciones de calidad, instrucciones de operación y transferencia al equipo responsable.

On-premise no equivale a aislamiento absoluto ni demuestra cumplimiento legal por sí solo. Es necesario revisar conexiones, proveedores, registros, personas y procesos.

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