Agave Systems

Plataforma de IA

Modelos propios corriendo en tu casa, monitoreados y sostenidos.

+Cómo lo hacemos

Dos problemas que llegan juntos: que tus datos no pueden salir a un tercero, y que un modelo en producción se degrada si nadie lo cuida. Desplegamos modelos —de lenguaje o propios— dentro de tu infraestructura, con su medición de desempeño, sus alertas cuando el resultado se desvía y su reentrenamiento programado. Nada de esto se demuestra con una pantalla bonita: se vende por arquitectura y por riesgo, y así lo presentamos. Técnicamente: despliegue en tu servidor o nube privada, servicio de inferencia con control de costos, versionado de modelos y datos, monitoreo de deriva y desempeño, y un procedimiento de vuelta atrás cuando una versión sale peor.

Qué es

Modelos corriendo dentro de tu infraestructura, con quien los cuide cuando se degraden.

Dos problemas que llegan juntos: que tus datos no pueden salir a un tercero, y que un modelo en producción se degrada si nadie lo cuida. Desplegamos modelos —de lenguaje o propios— dentro de tu infraestructura, con su medición de desempeño, sus alertas cuando el resultado se desvía y su reentrenamiento programado. Nada de esto se demuestra con una pantalla bonita: se vende por arquitectura y por riesgo, y así lo presentamos. Técnicamente: despliegue en tu servidor o nube privada, servicio de inferencia con control de costos, versionado de modelos y datos, monitoreo de deriva y desempeño, y un procedimiento de vuelta atrás cuando una versión sale peor.

Componentes del servicio

Despliegue privado

En tu servidor o nube privada: los datos no salen a un tercero.

Servicio de inferencia

Con control de costo y de concurrencia, no un script en una laptop.

Versionado

De modelos y de datos: se puede saber qué versión respondió qué.

Monitoreo de deriva

Cuando el mundo cambia y el modelo se queda atrás, se detecta.

Vuelta atrás probada

Si una versión sale peor, se regresa a la anterior sin drama.

Reentrenamiento programado

Con su criterio de aceptación: no se publica lo que no mejora.

Cómo se entrega

3–8 semanas de punta a punta

01

Arquitectura

1 semana

Qué corre dónde, con qué hardware y qué exige cumplimiento.

02

Montaje

1–2 semanas

Servicio de inferencia, versionado y accesos.

03

Modelos en operación

1–4 semanas

Despliegue con monitoreo, alertas y vuelta atrás probada.

04

Entrega

3–7 días

Documentación de operación y traspaso a tu equipo.

A qué se conecta

Tu servidor o nube privadaOllama · vLLMDockerPostgreSQLAPIs REST

Cuándo te sirve

  • 01Tus datos no pueden salir de tu infraestructura por regulación o política
  • 02Tienes modelos en producción que nadie monitorea
  • 03El costo por consulta a un proveedor externo se volvió el problema
  • 04Necesitas versionar, auditar y poder volver atrás

Antes de empezar

  • Correr modelos en casa cuesta hardware: conviene medir el costo real contra el de un proveedor externo antes de decidir, y ese cálculo lo hacemos con datos.
  • Este servicio no se demuestra con una pantalla: se sostiene con arquitectura y con riesgo, y así lo presentamos.