Modelos de lenguaje
Define longitud de entrada y salida, concurrencia y objetivos de respuesta para tu asistente o servicio interno.
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Servidores a medida para inferencia de IA
Configuramos servidores y estaciones de trabajo para desplegar inferencia de IA según el modelo, los usuarios simultáneos y los tiempos de respuesta requeridos. Una propuesta de hardware adaptada al servicio y a la infraestructura de tu organización.
Ensamblaje y pruebas en España · Soporte directo · Propuesta a medida
Tu carga de trabajo marca la diferencia
Dimensionar un servicio requiere algo más que cargar el modelo
Un modelo que funciona para una persona puede comportarse de otra manera al recibir peticiones concurrentes. Estudiamos la carga prevista, las entradas y salidas y el entorno de despliegue para concretar la capacidad necesaria.
Visión y análisis
Describe imágenes, vídeo, lotes y frecuencia de procesamiento para dimensionar el sistema.
Procesamiento por lotes
Diferencia trabajos programados y servicios interactivos para distribuir capacidad y ventanas de ejecución.
Configuración con criterio
Criterios para un servidor de inferencia
| Componente | Qué estudiamos | Por qué importa |
|---|---|---|
| GPU y memoria | Modelo, precisión, lotes y peticiones simultáneas. | La capacidad debe estudiarse bajo la carga prevista, no solo al cargar el modelo. |
| CPU y RAM | Preprocesamiento, colas, servicios auxiliares y datos de entrada. | El servicio completo puede limitarse en componentes distintos a la GPU. |
| Almacenamiento | Modelos, datos, registros y recursos temporales. | Dimensionamos capacidad y acceso según los flujos del servicio. |
| Red | Origen de las peticiones y movimiento de datos. | Se revisan conexiones y necesidades de integración con el entorno existente. |
| Formato y operación | Torre o rack, consumo, refrigeración y acceso para mantenimiento. | La instalación física condiciona la plataforma y las posibilidades de crecimiento. |
La configuración final se concreta en el presupuesto. Las aplicaciones, licencias y servicios incluidos se detallan en cada propuesta.
Una propuesta con criterios de capacidad verificables
Antes de concretar el hardware, conviene definir qué significa una respuesta aceptable: latencia, peticiones por unidad de tiempo, concurrencia y tamaño de las entradas. Si dispones de pruebas de carga o consumos del entorno actual, sirven para delimitar la propuesta. Los servicios de despliegue, monitorización y mantenimiento se acuerdan por separado en su alcance.
Datos para estudiar tu servidor de IA
- Modelo, versión y motor de inferencia previsto.
- Usuarios simultáneos, frecuencia de peticiones y volumen por petición.
- Objetivos de latencia y capacidad de proceso.
- Formato torre o rack, red, alimentación y refrigeración disponibles.
- Necesidades de continuidad, presupuesto y crecimiento esperado.
01 · Revisamos requisitos
Aplicaciones, carga de trabajo, entorno y prioridades de tu organización.
02 · Proponemos el sistema
Configuración y presupuesto con componentes, alcance y condiciones de entrega.
03 · Montamos y probamos
Ensamblaje y pruebas del equipo, con soporte técnico directo.
Antes de elegir tu equipo
Preguntas frecuentes sobre Inferencia de IA
¿Una workstation puede servir inferencia a varios usuarios?
Puede ser una opción según la carga, pero hay que revisar concurrencia, operación y requisitos del servicio. El formato servidor se estudia cuando el entorno lo requiere.
¿Cuántos usuarios puede atender una GPU?
No hay una cifra universal. Depende del modelo, contexto, precisión, tamaño de las respuestas y motor utilizado. La capacidad se debe valorar con una carga representativa.
¿Se puede usar el mismo equipo para entrenar?
Puede compartir componentes, pero entrenamiento e inferencia tienen prioridades diferentes. También debe evaluarse cómo competirían ambas tareas por los recursos.
¿Incluye alta disponibilidad?
Solo si se define expresamente una arquitectura y un alcance para ello. Un servidor individual no equivale por sí mismo a un servicio de alta disponibilidad.
¿Podéis preparar una ampliación futura?
Sí. Estudiamos margen de memoria, almacenamiento, conexiones y GPU, dentro de los límites físicos y eléctricos de la plataforma.
Referencia técnica
Las estrategias de distribución dependen del entorno de ejecución. Puede consultarse como referencia Hugging Face: inferencia distribuida.
Continúa según tu proyecto
Relaciona esta aplicación con el resto de tu trabajo antes de cerrar la configuración.
Hablemos de tu próximo equipo
Cuéntanos tu proyecto.
Preparamos tu propuesta de Inferencia de IA.
Desde una workstation hasta varios equipos para tu organización. Cuéntanos en qué trabajas, aunque todavía no tengas una configuración definida.
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