IA LOCAL LOCAL: MAQUINARI, MODELS I FUNCIONAMENT
De LM Studio a un servei estable de LLM intern
Vam configurar la pila local amb models de pes obert, API interna i un camí clar des del pilot fins a la producció.
Què és Desplegament de LLM a les instal·lacions (LM Studio, Ollama, vLLM)?
El maquinari sense programari operatiu no desa tokens. Q2BSTUDIO desplega el temps d'execució adequat en el moment del projecte: LM Studio per a equips que necessiten interfície gràfica, descàrrega de models i un servidor local compatible amb OpenAI; Ollama per a fluxos CLI ràpids; vLLM o TensorRT-LLM quan hi ha concurrència, agrupament i necessitat de rendiment.
Vam seleccionar models de pes obert segons la tasca (xat, RAG, agents), la quantització i la memòria disponible a GB10 o Halo. Exposem APIs internes autenticades, límits d'ús i registres bàsics. A AMD configurem ROCm/Vulkan segons la maduresa del cas; A NVIDIA aprofitem CUDA i, si escau, TensorRT-LLM.
El lliurable és un servei intern documentat: com arrencar, actualitzar models, rotar accessos i monitoritzar. No deixem una demo fràgil en un portàtil d'algú de l'equip.
FUNCIONALITATS
Funcionalitats de Desplegament de LLM a les instal·lacions (LM Studio, Ollama, vLLM)
LM Studio en escriptori
Interfície gràfica, catàleg de models i servidor local.
Ollama
Temps d'execució CLI ràpid per a prototips i scripts.
Producció vLLM
Servei multiusuari amb agrupació i alt rendiment.
TensorRT-LLM
Optimització NVIDIA quan l'stack CUDA ho requereix.
Selecció de models
Pes obert per tasca, quantització i VRAM/RAM.
API interna
Endpoint autenticat compatible amb clients OpenAI.
Observabilitat bàsica
Registres, latència i ús per consumidor.
Actualització dels models
Procediment per a noves versions sense improvisació.
PREGUNTES FREQÜENTS
Preguntes freqüents sobre Desplegament de LLM a les instal·lacions (LM Studio, Ollama, vLLM)
RELACIONATS
Més serveis en aquesta àrea
Veure tot sobre IA local local: maquinari, models i funcionament →
Diagnòstic i mida de maquinari entre núvol i locals
Analitzem el volum de tokens, la sensibilitat de les dades i la càrrega per decidir entre servidor al núvol, híbrid o local, i la mida del GB10, AMD Halo o GPU.
Més informació →RAG i agents privats sobre dades internes
Connectem el LLM local amb documentació i sistemes interns: RAG amb cites, agents amb eines i permisos dins la vora.
Més informació →Operació, monitoratge i governança de la IA locals
Deixem la IA local operativa: accessos, registres, alertes, actualitzacions de models, còpies de seguretat i runbooks alineats amb ENS/GDPR.
Més informació →