IA LOCAL LOCAL: MAQUINARI, MODELS I FUNCIONAMENT
Quan val la pena canviar la IA a les instal·lacions?
Mesurem el cost del token, el risc de dades i la capacitat operativa abans de recomanar una caixa o servidor.
Què és Diagnòstic i mida de maquinari entre núvol i locals?
Passar a IA local sense diagnòstics és la manera més ràpida de gastar CAPEX sense retorn. Q2BSTUDIO comença amb l'ús real: quins processos consumeixen tokens, amb quina freqüència, quina latència necessiten, quines dades toquen i qui hauria d'operar el sistema. Vam construir un escenari projectat de costos al núvol en funció del TCO local (maquinari, electricitat, manteniment, personal) i un mapa de risc de dades.
La talla no és "la caixa més cara". Per a prototips i equips petits, una mini estació de treball GB10 (DGX Spark o OEM com ASUS GX10) o AMD Ryzen AI Halo / Strix Halo sol ser suficient. Per a models d'alta concurrència o més pesats, avaluem servidors GPU NVIDIA o AMD Instinct. Documentem supòsits, límits i criteris d'escalatge.
Lliurem informes executius, recomanacions d'arquitectura, llista curta de maquinari multi-fabricant i pla →fase pilot de producció. No venem una marca; Ajudem a decidir amb números i restriccions reals.
FUNCIONALITATS
Funcionalitats de Diagnòstic i mida de maquinari entre núvol i locals
Inventari d'usos de la IA
Processos, volum estimat i sensibilitat de les dades.
Model de cost al núvol
Projecció de tokens i escenaris de creixement.
TCO local
Maquinari, energia, manteniment i operació.
Maquinari de la llista curta
GB10 OEM, AMD Halo i servidors GPU comparats.
Criteris d'escalat
Quan passar de caixa a clúster o híbrid.
Requisits ENS/GDPR
Perímetre, accessos i retenció en el disseny.
Riscos operatius
Patches, suplents, continuïtat i habilitats d'equip.
Fulla de ruta
Fases, dependències i victòries ràpides.
PREGUNTES FREQÜENTS
Preguntes freqüents sobre Diagnòstic i mida de maquinari entre núvol i locals
RELACIONATS
Més serveis en aquesta àrea
Veure tot sobre IA local local: maquinari, models i funcionament →
Desplegament de LLM a les instal·lacions (LM Studio, Ollama, vLLM)
Instal·lem i reforçem el runtime local: LM Studio/Ollama per a pilot i vLLM o TensorRT-LLM per a producció multiusuari.
Més informació →RAG i agents privats sobre dades internes
Connectem el LLM local amb documentació i sistemes interns: RAG amb cites, agents amb eines i permisos dins la vora.
Més informació →Operació, monitoratge i governança de la IA locals
Deixem la IA local operativa: accessos, registres, alertes, actualitzacions de models, còpies de seguretat i runbooks alineats amb ENS/GDPR.
Més informació →