SERVICIOS
IA local on-premise: hardware, modelos y operación
Deja de pagar tokens cloud por procesos repetitivos: IA local dimensionada, desplegada y gobernada.
¿Por qué elegir IA local on-premise: hardware, modelos y operación?
El coste de los servicios de IA en la nube crece con el uso: cada proceso, agente o consulta interna consume tokens. Al mismo tiempo, los modelos open-weight son cada vez más capaces y ha nacido una categoría de cajas de escritorio — desktop AI supercomputers — con memoria unificada suficiente para inferencia local seria. Q2BSTUDIO convierte esa oportunidad en un proyecto de implantación: diagnosticamos cuándo compensa pasar a local, dimensionamos hardware multi-vendor, desplegamos el stack de software adecuado y conectamos la IA a procesos, documentos y sistemas de la empresa.
No vendemos una marca de caja. Asesoramos e implantamos sobre plataformas NVIDIA DGX Spark / GB10 (ASUS Ascent GX10, Dell Pro Max with GB10, HP ZGX Nano, Lenovo ThinkStation PGX, MSI EdgeXpert, GIGABYTE AI TOP Atom, Acer Veriton/Altos) o alternativas AMD Ryzen AI Halo / Strix Halo (Framework, GMKtec y otros mini-PC) y, cuando el volumen lo exige, servidores GPU. El valor de Q2BSTUDIO es el diseño, el despliegue, la integración y el gobierno — no el reventa del hardware.
En software cubrimos el recorrido completo: LM Studio y Ollama para adopción y pilotos en el puesto; vLLM o TensorRT-LLM para producción multi-usuario; ROCm/Vulkan cuando el camino es AMD; y encima RAG, agentes, n8n/Dify y APIs internas. El mensaje no es «instalar un chat»: es pasar de piloto a servicio interno estable con control de costes y datos.
Este servicio es el hub de dónde corre la IA. El hub de Inteligencia Artificial sigue siendo el de soluciones (agentes, chatbots, RAG de producto). El subservicio «IA privada y segura» dentro de ese hub cubre arquitecturas VPC/cloud dedicada; aquí el foco es on-premise / caja local / CAPEX frente a OPEX de tokens. Ambos se complementan y se enlazan según el caso.
Trabajamos con ENS/RGPD en mente: acceso, auditoría, retención y operación. Somos honestos con trade-offs: CUDA suele ser más maduro para stacks agentic pesados; AMD aporta Windows/x86 y entrada competitiva. La decisión la tomamos con datos de carga, no con marketing de fabricante.
QUÉ INCLUYE
Soluciones de IA local on-premise: hardware, modelos y operación que desarrollamos
Diagnóstico cloud vs on-prem y sizing de hardware
Analizamos volumen de tokens, sensibilidad de datos y carga para decidir cloud, híbrido o local y dimensionar GB10, AMD Halo o servidor GPU.
Ver solución →Despliegue de LLM local (LM Studio, Ollama, vLLM)
Instalamos y endurecemos el runtime local: LM Studio/Ollama para piloto y vLLM o TensorRT-LLM para producción multi-usuario.
Ver solución →RAG y agentes privados sobre datos internos
Conectamos el LLM local a documentación y sistemas internos: RAG con citas, agentes con herramientas y permisos dentro del perímetro.
Ver solución →Operación, monitorización y gobierno de IA local
Dejamos la IA local operable: accesos, logs, alertas, actualización de modelos, backups y runbooks alineados con ENS/RGPD.
Ver solución →
CÓMO TRABAJAMOS
Nuestro proceso de desarrollo
Diagnosticar
Volumen de tokens, sensibilidad de datos, umbral cloud vs local y requisitos ENS/RGPD.
Dimensionar
Elegimos familia GB10/OEM, AMD Halo o servidor GPU según carga, stack y presupuesto.
Desplegar
LM Studio/Ollama en piloto; vLLM o TensorRT-LLM en producción; modelos y APIs internas.
Integrar y operar
RAG/agentes sobre datos internos, gobierno, monitorización y plan de actualización.
PREGUNTAS FRECUENTES