Componentes clave
La infraestructura debe soportar tanto los sistemas web como los servicios de IA.
- Clúster Proxmox
- Kubernetes
- Ecosistema acoplable
- Servidores de inferencia GPU
- monitoreo de recursos
- CI/CD para implementación
Infraestructura
Nube, DevOps e Infraestructura: Servidores, Kubernetes, Docker, CI/CD e Inferencia de IA
Las soluciones de IA no solo necesitan modelos, sino también infraestructura: servidores, contenedores, colas de tareas, monitoreo, servicios de inferencia e implementación repetible.
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Contexto
La infraestructura como base para proyectos de IA
El laboratorio cuenta con su propia infraestructura informática y la utiliza para tareas educativas, de investigación y aplicadas. Esto ayuda a validar hipótesis e implementar prototipos más rápidamente.
Un enfoque DevOps es importante para cualquier proyecto serio: el código debe ejecutarse de manera consistente en los entornos de prueba y producción, y los errores deben ser visibles mediante el monitoreo.
Por qué es importante
La infraestructura del servidor permite ejecutar modelos, API, bases de datos, colas, entornos de análisis y educación sin depender de una sola computadora local.
Fiabilidad
Los sistemas serios necesitan copias de seguridad, registros, control de carga, actualizaciones ordenadas y comprensión de qué servicios son críticos.
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Proyectos e investigacion del laboratorio
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FAQ
Preguntas frecuentes de socios
¿Por qué los proyectos de IA necesitan servidores GPU?
Las GPU aceleran el entrenamiento y la inferencia de modelos para visión por computadora, PNL y otros escenarios de aprendizaje automático donde las CPU pueden ser demasiado lentas.
¿Siempre se requiere Kubernetes?
No. Kubernetes es útil para muchos servicios, escalabilidad y implementación estable. Para prototipos pequeños, Docker Compose o una configuración más sencilla puede ser suficiente.
¿Se pueden solicitar recursos para tareas educativas?
Sí, para tareas educativas los estudiantes pueden contactar con el laboratorio con el objetivo, tiempo de uso y necesidades de recursos de CPU o GPU.
Cooperacion
Tiene una tarea en esta area?
El laboratorio esta preparado para hablar sobre investigacion, prototipos y proyectos no comerciales con universidades, laboratorios, empresas, hospitales e instituciones publicas.