AI Engineering

Self-hosted AI y LLM privados para datos sensibles

No todo workload de IA debe ejecutarse en una nube pública. GI evalúa self-hosting, endpoints privados y routing híbrido.

Production-first · estándares abiertos · auditabilidad · operación
Qué debe aportar un enfoque productivo
  • Integración con sistemas y datos existentes
  • Evals reproducibles, monitorización y control de costes
  • Permisos, aprobaciones, audit trail y rollback seguro
  • Propiedad clara de código y datos sin vendor lock-in innecesario
Búsquedas y necesidades relacionadas
self-hosted AIprivate LLMIA on-premiseLLM localRAG datos privadosAI model routing