Inferencia IA acelerada por GPU — en tu infraestructura
NVIDIA NIM microservices para inferencia optimizada de LLMs, visión y voz. AI Enterprise para IA en producción on-premise, nube o edge — con el rendimiento que la infraestructura GPU hace posible.
La infraestructura GPU es cara. El coste de infrautilizarla — o configurarla incorrectamente — es igualmente caro. Los NVIDIA NIM microservices entregan endpoints de inferencia contenerizados y optimizados que extraen el máximo rendimiento de tu hardware GPU sin ingeniería CUDA personalizada. La optimización TensorRT-LLM, el batching automático y el continuous batching son integrados — obtienes throughput de nivel productivo desde el primer despliegue.
El argumento estratégico para NVIDIA AI Stack es la soberanía de datos. No todas las cargas de trabajo pueden ni deben ir a una API cloud. Historiales médicos, modelos financieros, documentos legales — estos requieren infraestructura que controlas completamente. Los NIM microservices llevan la misma calidad de modelos que las APIs cloud a tus servidores on-premise, entornos air-gapped y nodos edge.
¿Qué es NVIDIA NIM?
NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) son paquetes de inferencia contenerizados y optimizados que hacen sencillo desplegar modelos de IA de última generación — LLMs, modelos de visión, modelos de voz — en cualquier infraestructura GPU NVIDIA. Cada NIM incluye un motor optimizado TensorRT-LLM, una API compatible con OpenAI, gestión automática de utilización de GPU y perfilado de rendimiento. NIM es parte de NVIDIA AI Enterprise, la plataforma end-to-end para desarrollo y despliegue de IA que incluye NeMo para personalización y gestión del ciclo de vida de modelos. En Adoredev desplegamos NIM para clientes que necesitan inferencia GPU acelerada con requisitos de residencia de datos o objetivos de latencia que las APIs cloud no pueden cumplir.
Nuestras capacidades
Despliegues de infraestructura IA acelerada por GPU
NIM Microservices
LLM · Visión · VozDespliegue de contenedores NVIDIA NIM para inferencia LLM (Llama, Mistral, Gemma), modelos de visión y speech-to-text en tu flota GPU.
Ver másOptimización TensorRT-LLM
Ingeniería de RendimientoCuantización de modelos, optimización de atención y configuración de continuous batching para máximo throughput en tu hardware GPU específico.
Ver másAI Enterprise
On-Premise · Nube · EdgeDespliegue y gestión de NVIDIA AI Enterprise — desde un nodo on-premise único hasta multi-región cloud o nodos de inferencia edge.
Ver másPersonalización NeMo
Fine-Tuning · LoRAPersonalización de modelos con NeMo: fine-tuning supervisado, adaptadores LoRA y RLHF para optimización de modelos específica de dominio.
Ver másDespliegue Edge
Jetson · Edge AIInferencia IA en el edge con NVIDIA Jetson — para visión artificial, procesamiento de voz y sistemas autónomos con requisitos de baja latencia.
Ver másInfraestructura y Monitoreo
GPU OpsGestión de clúster GPU, monitoreo de utilización, dashboards de coste por inferencia y configuración de auto-scaling para cargas de trabajo IA.
Ver másAPI Cloud vs. GPU On-Premise
Las APIs cloud de IA tienen una ventaja imbatible para cargas de trabajo variables: cero overhead de infraestructura, escala global instantánea y facturación por token. Pero el cálculo cambia a escala y en industrias reguladas. Con 10 millones de inferencias al mes, la infraestructura GPU on-premise es típicamente un 60–80% más barata que la facturación de APIs cloud. Y para cargas de trabajo de salud, finanzas o defensa — donde los datos no pueden salir de tu perímetro — el on-premise no es una optimización de costes, es un requisito de cumplimiento.
Encaja bien
- Organizaciones con hardware GPU NVIDIA existente que aprovechar
- Industrias con requisitos estrictos de residencia de datos (Salud, Finanzas, Defensa)
- Cargas de trabajo de inferencia de alto volumen donde los costes de APIs cloud son insostenibles
- Equipos que necesitan latencia constante por debajo de 100ms que las APIs cloud no pueden garantizar
No encaja
- Startups sin infraestructura GPU ni presupuesto para adquirirla
- Cargas de trabajo de demanda variable donde los servicios cloud gestionados son claramente más baratos
- Equipos sin capacidad DevOps para gestionar infraestructura GPU contenerizada
- Proyectos donde la soberanía de datos no es un requisito
Nuestra metodología de despliegue NVIDIA AI
De la auditoría GPU al despliegue NIM en producción
Auditoría de Infraestructura
Evaluación de tu hardware GPU existente, red y almacenamiento — o especificación de requisitos de hardware si partes desde cero.
Configuración NIM
Despliegue de contenedores y optimización TensorRT-LLM para tus modelos objetivo y arquitectura GPU. Benchmarkeado contra tus objetivos de latencia y throughput.
Build de Integración
Capa de API compatible con OpenAI, balanceo de carga entre nodos GPU e integración con tu stack de aplicaciones existente.
Operaciones y Monitoreo
Dashboards de utilización GPU, seguimiento de coste por inferencia, configuración de alertas y documentación de planificación de capacidad.
Preguntas frecuentes
Dudas comunes sobre despliegues NVIDIA NIM y AI Enterprise
Los NIM microservices funcionan en cualquier GPU de centro de datos NVIDIA: A10G, A100, H100 o H200 para cargas de trabajo en producción; RTX 4090 o A6000 para entornos más pequeños o de desarrollo. El mínimo depende del modelo: Llama 3 8B cabe en una sola A10G (24GB VRAM); Llama 3 70B requiere 4× A100 o 2× H100. Especificamos los requisitos de hardware como parte de la revisión de arquitectura.
NIM no es un contenedor genérico — es un paquete optimizado específico para cada modelo. Incluye compilación TensorRT-LLM para tu arquitectura GPU (cuantización INT8/INT4 con validación de precisión), continuous batching para máximo throughput, paralelismo tensorial automático para configuraciones multi-GPU, y una capa de API probada en producción. Ejecutar un modelo en Docker te da un endpoint funcional; NIM te da un servidor de inferencia de nivel productivo.
Sí, mediante NeMo. NVIDIA NeMo soporta fine-tuning supervisado, entrenamiento de adaptadores LoRA y RLHF para adaptación de modelos específica de dominio. El modelo resultante puede empaquetarse como un NIM personalizado para su despliegue. Gestionamos el pipeline completo de fine-tuning — preparación de datos, ejecuciones de entrenamiento, evaluación y empaquetado NIM.
Los NIM microservices están disponibles en dos niveles: un nivel gratuito para desarrolladores en build.nvidia.com, y el nivel empresarial incluido en NVIDIA AI Enterprise (que añade garantías de SLA, soporte de seguridad y acceso a NeMo). Para despliegues en producción recomendamos AI Enterprise. Para evaluación o uso interno de bajo volumen, el nivel para desarrolladores es viable.
Sí. NIM expone una API compatible con OpenAI, por lo que cualquier aplicación que llame a APIs cloud de IA puede apuntarse a tu endpoint NIM con cambios mínimos de código. Puedes ejecutar NIM on-premise para cargas de trabajo sensibles y AWS Bedrock para cargas variables o de cara al público — enrutando entre ellos según la clasificación de datos. Hemos desplegado arquitecturas híbridas de este tipo.
Evaluación de infraestructura GPU — gratuita.
Evaluamos tus requisitos de hardware y carga de trabajo y recomendamos la arquitectura de despliegue NIM correcta.
Evaluamos tu infraestructura GPU y requisitos de inferencia y diseñamos un despliegue NIM con benchmarks de throughput y proyecciones de coste.
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