Carico e capacità
Valutiamo modelli, volumi, prestazioni attese e risorse hardware richieste.
Per team tecnici
Una pagina per team tecnici e software vendor che stanno valutando ambienti dedicati per eseguire modelli. Capacità, API e gestione si definiscono solo dopo una verifica tecnica.
Infrastruttura AI privata
Questa tipologia riguarda l’infrastruttura per applicazioni e team tecnici. È distinta da Private AI On-prem, che offre la piattaforma aziendale UTOMAI su appliance dedicata, con workspace, knowledge e agenti configurabili.
Non diamo per scontata una configurazione standard: il perimetro dipende dal carico e dalle responsabilità operative concordate.
Valutiamo modelli, volumi, prestazioni attese e risorse hardware richieste.
Endpoint API, routing, versioni e integrazioni sono temi da specificare e verificare nel progetto.
Logging, monitoraggio, aggiornamenti, accesso amministrativo e livelli di servizio vanno concordati esplicitamente.
Prima la fattibilità
Condividi modello, carico previsto, requisiti di latenza e controllo: il primo passo è verificare se esiste una configurazione sostenibile.
GPU dedicate, API di inferenza, model routing, monitoring e SLA non sono componenti garantite della piattaforma UTOMAI o del pacchetto Private AI On-prem. Sono valutabili solo se fattibilità, responsabilità, disponibilità e condizioni sono confermate nella proposta.
Una prima conversazione chiarisce requisiti, dipendenze e verifiche necessarie. Un’offerta viene formulata solo per componenti e responsabilità confermate.
Distribuzione
Cloud AI e Private AI On-prem descrivono la distribuzione della piattaforma aziendale. La configurazione adatta dipende da dati, accessi, infrastruttura e requisiti operativi.
Vorrei discutere un progetto di infrastruttura AI privata, inclusi carichi, modelli, API, capacità e gestione.