Híbrido
Lo sensible en casa, los picos en la nube
El modelo que toca datos confidenciales corre en tu servidor. El entrenamiento pesado y los picos de demanda se van a la nube y se apagan al terminar. Una sola capa de gestión para ambos.
El patrón que más funciona
Entrenar en la nube, servir en local. El entrenamiento es intensivo pero ocasional: alquilar ocho GPU durante tres días sale mucho más barato que comprarlas para usarlas dos veces al año. Servir el modelo, en cambio, es constante y con datos reales de la operación, así que vive en tu equipo. Entre los dos mundos hay una frontera de datos explícita: definimos qué información puede cruzar, en qué forma y con qué registro.
Lo que hay que diseñar bien
- Conectividad segura entre sitio y nube, con failover.
- Identidad única: un usuario, un permiso, valga donde valga.
- Política explícita de qué dato puede salir y cuál no, aplicada técnicamente y no solo escrita.
- Orquestación única de modelos, para no terminar con dos plataformas paralelas.
- Costos consolidados en un solo tablero.
Es la modalidad más potente y también la que peor sale cuando se improvisa. Si vas por aquí, el diagnóstico previo deja de ser opcional.
Siguiente paso
Dinos qué quieres resolver y te decimos qué hace falta
En cinco preguntas tienes un rango de inversión orientativo. Y si prefieres hablarlo, coordinamos una reunión virtual y lo revisas con un ingeniero — no con un vendedor.