PROTEGER Y GOBERNAR
IA privada y en local
IA que se ejecuta dentro de su propia red cuando los datos no pueden salir.
Algunos datos no pueden enviarse a un servicio de IA público. Desplegamos modelos abiertos de alto rendimiento dentro de su entorno, con los mismos asistentes, búsqueda e IA documental, y sin que ningún dato salga de su red.
El problema
A las organizaciones reguladas se les dice que deben esperar para usar la IA o aceptar riesgos sobre los datos que no pueden aprobar.
Qué desarrollamos
- Alojamiento de modelos en local o en nube soberana
- Asistentes privados, búsqueda e IA documental
- Dimensionamiento de GPU y planificación de capacidad
- Supervisión, actualizaciones y evaluación de modelos
IA integrada
- Modelos abiertos como Gemma, Llama y Qwen
- Selección y pruebas de modelos con capacidad en árabe
- Recuperación sobre datos internos con control de acceso
- Configuraciones híbridas que usan modelos públicos solo para tareas no sensibles
Preguntas
¿Son suficientemente buenos los modelos abiertos?
Para la mayoría de las tareas de asistencia, búsqueda y extracción, sí. Los evaluamos con sus propios datos durante la prueba de concepto, antes de que se comprometa.
¿Qué hardware se necesita?
Depende de los usuarios y las cargas de trabajo. Lo dimensionamos durante la evaluación, desde un único servidor con GPU en adelante.
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