Servicios
Ingeniería de plataformas de IA y LLM
Infraestructura privada de IA que te pertenece — clústeres, modelos y automatización, operados con disciplina de producción.
Qué hacemos
Infraestructura privada de IA
Clústeres de GPU on-premises e híbridos sobre Kubernetes, desplegados con GitOps y con observabilidad completa. Diseñamos y operamos nuestro propio clúster NVIDIA DGX Spark de 4 nodos en producción.
Servicio privado de LLM
Modelos de pesos abiertos y a la medida, servidos dentro de tu red, con control de acceso, visibilidad de uso y costos predecibles. Tus prompts y documentos nunca salen de tu infraestructura.
Modelos a la medida
Construimos, cuantizamos y servimos nuestro propio linaje de modelos Mixture-of-Experts — Vinicius-35B-A3B-v1. Aplicamos esas mismas capacidades para adaptar, comprimir y servir modelos ajustados a tu carga de trabajo.
RAG y sistemas de conocimiento
Generación aumentada por recuperación (RAG) sobre tus documentos y datos, para que las respuestas salgan de tus fuentes — fundamentadas y citables, no adivinadas.
Agentes de IA y automatización
Flujos agénticos construidos sobre MCP que conectan los modelos con los sistemas que ya operas — con permisos claros y control humano donde importa.
IA propia, operada como infraestructura de producción
La mayoría de las empresas que experimentan con IA choca contra el mismo muro: la demo funciona, pero nadie sabe decir a dónde van los datos, cuánto costará a escala ni quién la mantiene funcionando a las 2 de la mañana. Nosotros quitamos ese muro tratando la IA como lo que realmente es — infraestructura de producción.
Mavits diseña, construye y opera plataformas privadas de IA: clústeres de GPU en tu rack o en un esquema híbrido, sobre Kubernetes, desplegados con GitOps y vigilados con observabilidad de verdad. Los modelos se sirven dentro de tu red, detrás de tu control de acceso. Tus documentos, prompts y datos de clientes siguen siendo tuyos — de forma comprobable.
Operamos lo que recomendamos
Esto no es una práctica de diapositivas. Diseñamos y operamos nuestro propio clúster de GPU NVIDIA DGX Spark de 4 nodos en producción — Kubernetes, despliegue por GitOps, monitoreo y gestión disciplinada de cambios, de punta a punta. En ese clúster servimos nuestro propio linaje de modelos Mixture-of-Experts, Vinicius-35B-A3B-v1, que nosotros mismos construimos y cuantizamos.
Eso importa por una razón práctica: cada recomendación que hacemos ya fue probada con nuestro propio hardware y nuestro propio presupuesto. Cuando te decimos que un modelo cabe en cierta máquina, o que una configuración de servicio aguantará la carga, es porque lo medimos — no porque lo dijera una hoja de especificaciones.
De la infraestructura a los resultados
El hardware es el piso, no la meta. Sobre la plataforma construimos lo que tu negocio realmente percibe:
- Servicio privado de modelos — modelos de pesos abiertos o a la medida detrás de un único endpoint estable, con control de acceso por equipo y visibilidad de uso.
- Modelos a la medida — adaptación, cuantización y servicio afinados a tu carga de trabajo, para obtener la calidad que necesitas a un costo que puedas defender.
- RAG y sistemas de conocimiento — asistentes que responden a partir de tus documentos y bases de datos, con las fuentes citadas, en lugar de improvisar.
- Agentes y automatización — flujos construidos sobre MCP que permiten a los modelos operar tus herramientas actuales de forma segura, con personas aprobando los pasos que importan.
Cómo se desarrolla un proyecto
El camino es el mismo siempre: entender tu caso de uso y tus restricciones, diseñar la plataforma más pequeña que lo resuelva, construirla en incrementos visibles y luego operarla — o entregarla con un runbook que tu equipo pueda usar de verdad. Ves los criterios de éxito por escrito antes de instalar el primer servidor, y la evidencia de que se cumplieron antes de que lo demos por terminado.
Qué recibes
- Plan de arquitectura y hardware dimensionado a partir de requisitos medidos
- Plataforma de GPU sobre Kubernetes lista para producción, con GitOps y observabilidad
- Endpoint privado de servicio de modelos con control de acceso y métricas de uso
- Piloto funcional con criterios de éxito acordados desde el inicio
- Runbook de operación y una entrega ordenada — o lo seguimos operando por ti
Herramientas con las que trabajamos
- Kubernetes
- NVIDIA
- vLLM
- GitOps / Argo
- MCP
- Grafana
Preguntas frecuentes
¿Por qué operar IA privada en lugar de usar una API?
Tres razones aparecen en cada proyecto: control de los datos, costo e independencia. Tus prompts, documentos y datos de clientes nunca salen de tu red. Con volumen sostenido, el hardware propio le gana al precio por token. Y nunca estás a una decisión de un proveedor de que tu producto deje de funcionar. Para algunas cargas de trabajo la API sigue siendo la opción correcta — y te lo diremos cuando lo sea.
¿Qué hardware necesitamos?
Normalmente menos del que la gente imagina. Los requisitos dependen de los modelos que sirvas y de la carga que les pongas encima, así que dimensionamos a partir de mediciones, no de suposiciones. Muchos equipos empiezan con un solo servidor de GPU y crecen desde ahí. Nosotros operamos un clúster NVIDIA de 4 nodos, así que sabemos dónde están los verdaderos escalones de escalamiento — y dónde se desperdicia el dinero.
¿Cuánto tarda un piloto funcional?
Un piloto enfocado — un modelo, un caso de uso, servido de forma privada, con criterios de éxito acordados desde el inicio — suele tomar semanas, no meses. Definimos qué significa "funciona" antes de empezar, y todo lo construido durante el piloto se aprovecha en producción.
¿Necesitamos un equipo de IA propio?
No. Nosotros diseñamos, construimos y operamos la plataforma, y documentamos todo en lenguaje claro. Si tienes ingenieros, hacemos una entrega ordenada y los capacitamos. Si no los tienes, la seguimos operando por ti bajo un plan de mantenimiento.
¿Listo para conversarlo?
Cuéntanos dónde estás hoy y a dónde quieres llegar. Trazaremos el camino más corto y sólido entre los dos puntos.
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