Requisitos de hardware para implementar LLMs on-premise con elDoc

A medida que la adopción empresarial de la IA generativa continúa acelerándose, las organizaciones buscan cada vez más alternativas a los servicios de IA en la nube pública para avanzar hacia implementaciones seguras de IA on-premise.

Para sectores como el gobierno, la banca, la salud, los seguros, los servicios legales y las empresas reguladas, la privacidad de los datos, el cumplimiento normativo, la latencia y el control de la infraestructura se están convirtiendo en requisitos críticos.

Aquí es donde la implementación de LLMs on-premise se vuelve esencial.

Por qué las organizaciones están avanzando hacia implementaciones de LLMs on-premise

Los servicios de IA basados en la nube permiten experimentar rápidamente, pero muchas empresas terminan enfrentando limitaciones:

• Los documentos sensibles no pueden salir de los entornos internos
• Las regulaciones de cumplimiento exigen procesamiento local
• Las políticas de gobernanza de IA restringen la exposición de datos a terceros
• Los costos operativos aumentan con el uso de IA a gran escala
• Las organizaciones necesitan control total sobre los modelos, los flujos de trabajo y las integraciones

Las plataformas modernas de IA empresarial como elDoc permiten a las organizaciones implementar IA generativa de forma segura dentro de infraestructura privada, manteniendo al mismo tiempo automatización y gobernanza de nivel empresarial.

elDoc ofrece soporte completo para:

• Implementación de LLMs on-premise
• Implementación en nube privada
• Entornos aislados (air-gapped)
• Arquitecturas híbridas de IA
• Orquestación de múltiples modelos de IA
• Gobernanza empresarial de IA

Los requisitos de hardware dependen de la complejidad de las cargas de trabajo de IA

Uno de los conceptos erróneos más comunes es pensar que toda implementación de IA requiere enormes clústeres de GPU. En realidad, los requisitos de infraestructura dependen completamente del tipo de procesamiento de IA que se esté realizando.

La planificación típica de infraestructura suele dividirse en tres categorías:

1. Procesamiento ligero de IA

Adecuado para:

• Interfaces básicas de chat
• Preguntas y respuestas sobre documentos internos
• Generación aumentada por recuperación (RAG) a pequeña escala
• Asistentes de IA a nivel departamental
• Automatización ligera

Infraestructura típica:

• Mac Studio
• Servidor con una sola GPU
• GPUs de la serie NVIDIA RTX
• 32 GB–128 GB de RAM
• Infraestructura pequeña de bases de datos vectoriales

Este modelo de implementación es ideal para organizaciones que están iniciando su adopción de IA o implementando asistentes de IA aislados.

Ofrece:

• Menores costos de infraestructura
• Implementación rápida
• Operaciones simplificadas
• Consumo energético mínimo

Muchos LLMs modernos de código abierto ya pueden ofrecer un rendimiento excepcional dentro de esta categoría.

2. Procesamiento estándar de IA

Adecuado para:

• Automatización documental empresarial
• Captura inteligente de datos
• Procesamiento KYC
• Comprensión de documentos legales
• Automatización de flujos de trabajo
• Clasificación impulsada por IA
• Operaciones de IA multiusuario

Infraestructura típica:

• Servidor con múltiples GPU
• GPUs de clase NVIDIA L40S / A100 / H100
• 128 GB–512 GB de RAM
• Infraestructura dedicada de bases de datos vectoriales
• Almacenamiento NVMe de alta velocidad

Esta categoría representa el modelo de implementación de IA empresarial más común. Las organizaciones que operan flujos de trabajo empresariales con miles de documentos por día normalmente pertenecen a este segmento.

elDoc está diseñado específicamente para este nivel de procesamiento empresarial de IA.

La plataforma combina:

• Agentic RAG
• Procesamiento inteligente de documentos
• Aprobaciones y verificaciones con intervención humana
• Orquestación de flujos de trabajo
• Integraciones empresariales
• Gobernanza de IA
• Enrutamiento de múltiples modelos
• Agentes de IA para tareas específicas
• Colaboración segura de documentos

dentro de una única plataforma operativa de IA.

3. Procesamiento de IA de alto rendimiento

Adecuado para:

• Operaciones empresariales de IA a gran escala
• Cargas de trabajo de IA para múltiples departamentos
• Procesamiento masivo de documentos con verificaciones de validación
• Fábricas de IA
• Análisis legal a gran escala
• Procesamiento de IA en tiempo real
• Asistentes personales de IA para toda la empresa
• Ejecución de GenAI Hub

Infraestructura típica:

• Clústeres de GPU
• Infraestructura NVIDIA HGX
• Múltiples GPUs H100/H200/B200
• Arquitectura distribuida de inferencia
• Almacenamiento empresarial de alta velocidad
• Orquestación con Kubernetes
• Redes empresariales para IA

Esta categoría suele ser utilizada por:

• Gobiernos
• Instituciones financieras
• Empresas de escala nacional
• Grandes operaciones BPO
• Proveedores de telecomunicaciones
• Proveedores de servicios de IA

Este tipo de implementaciones suele procesar desde varios cientos de miles hasta millones de páginas, documentos y solicitudes impulsadas por IA al mes, abarcando múltiples departamentos y flujos de trabajo empresariales. Estas implementaciones suelen gestionar millones de páginas y solicitudes mensualmente.

Arquitectura empresarial de IA on-premise con elDoc

elDoc ofrece una arquitectura empresarial lista para producción para implementar IA generativa y modelos de lenguaje de gran escala completamente on-premise o dentro de entornos de nube privada.

La plataforma no está diseñada simplemente como una capa de chatbot de IA, sino como una infraestructura operativa integral de IA que admite:

• Agentic RAG
• Procesamiento inteligente de documentos
• Agentes de IA
• Flujos de procesamiento OCR
• Búsqueda empresarial
• Automatización de flujos de trabajo
• Orquestación de múltiples modelos
• Framework empresarial seguro

La arquitectura permite a las organizaciones conectar simultáneamente varios modelos LLM diferentes según la tarea empresarial y el tipo de documento que se esté procesando.

Por ejemplo, las empresas pueden utilizar:

• Modelos de chat para IA conversacional
• Modelos de agentes para la ejecución de flujos de trabajo
• Modelos vision-language (VL) para la comprensión de documentos
• Modelos de embeddings para búsqueda semántica y RAG
• Modelos de reranking para mejorar la precisión de recuperación

Esta arquitectura multimodelo permite a las organizaciones optimizar tanto el rendimiento como los costos de infraestructura, al mismo tiempo que mejora significativamente la precisión de la IA en los flujos de trabajo empresariales.

La arquitectura de elDoc también integra:

• MongoDB para la gestión de datos operativos
• Bases de datos de indexación full-text para búsqueda empresarial
• Bases de datos vectoriales para recuperación semántica y RAG
• Servicios OCR para el procesamiento de documentos escaneados
• Servicios empresariales adicionales y ejecución de flujos de trabajo

Todos los componentes operan de forma segura dentro de la propia infraestructura de la organización.

Esta arquitectura es especialmente importante para empresas que gestionan:

• Documentos sensibles
• Datos regulados
• Información gubernamental
• Registros financieros
• Documentación legal
• Información sanitaria
• Conocimiento interno empresarial

A diferencia de las herramientas de IA aisladas, elDoc ofrece operaciones empresariales de IA de extremo a extremo, con una orquestación segura entre el procesamiento documental, los sistemas de recuperación, los modelos de IA y los flujos de trabajo empresariales.

La plataforma está diseñada para implementaciones empresariales escalables y puede soportar entornos que van desde procesamiento ligero de IA hasta clústeres empresariales de IA de alto rendimiento capaces de gestionar desde cientos de miles hasta millones de páginas y solicitudes impulsadas por IA por mes.

Guía para la planificación de hardware e implementación

Elegir la infraestructura adecuada depende de varios factores:

• Número de conexiones concurrentes (usuarios)
• Carga de trabajo de IA esperada
• Volumen de documentos y datos
• Requisitos de procesamiento concurrente
• Tamaño de los modelos
• Expectativas de tiempo de respuesta
• Requisitos de seguridad
• Complejidad de integración

Aquí puede encontrar recomendaciones detalladas de implementación de hardware para distintos tamaños de despliegue: Guía de requisitos de hardware de elDoc

Planificación estratégica de infraestructura para GenAI empresarial

Implementar modelos de lenguaje de gran escala on-premise no es solo una decisión tecnológica, sino también una decisión de inversión en infraestructura y operaciones. Una correcta planificación de hardware es uno de los factores más importantes para construir entornos exitosos de IA empresarial.

El dimensionamiento de la infraestructura impacta directamente en:

• El rendimiento de la IA
• La experiencia del usuario
• La escalabilidad
• Los costos operativos
• Las capacidades de expansión futura
• El consumo energético
• El ROI a largo plazo

Muchas organizaciones inicialmente sobreestiman o subestiman el hardware necesario para las implementaciones de IA empresarial. Trabajar con especialistas experimentados en infraestructura de IA puede ayudar a las organizaciones a optimizar significativamente los costos de implementación, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento de IA y eficiencia operativa.

El enfoque arquitectónico adecuado puede reducir gastos innecesarios en infraestructura, garantizando al mismo tiempo que los sistemas empresariales de IA sigan siendo escalables, seguros y listos para producción.

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