Cosa costruiamo con te
L'infrastruttura di IA comprende i componenti necessari per sviluppare, distribuire e gestire applicazioni: esecuzione dei modelli, dati, integrazioni, automazione e osservabilità.
Nuxia progetta e integra queste basi. Il caso d'uso e i suoi requisiti determinano la piattaforma; non tutte le organizzazioni richiedono lo stesso ambiente o grado di isolamento.
Tre decisioni prima dell'implementazione
Dati · Cosa può utilizzare l'IA
Identificare fonti, proprietari e sensibilità. Definire quali informazioni possono essere inviate a un fornitore autorizzato, quali richiedono un ambiente privato e quali accessi servono a ogni caso.
Accessi · Cosa può fare nei tuoi sistemi
Separare consultazione e azione. Collegare i sistemi con identità, autorizzazioni e credenziali gestite, definendo quali operazioni richiedono revisione umana.
Gestione · Cosa succede dopo il pilota
Preparare tracce, metriche e monitoraggio di utilizzo e costi. Concordare responsabili di manutenzione, modifiche, incidenti e valutazione dei risultati.
Nuxia AIbox
AIbox è la proposta di piattaforma di IA privata di Nuxia, basata su componenti open source, per sviluppare e distribuire applicazioni di IA generativa.
Prevede modelli locali o accesso tramite API, sviluppo low-code o programmabile e osservabilità mediante log, metriche e tracce. Include RAG — consultazione di conoscenza recuperata — e opzioni di adattamento dei modelli quando il caso lo richiede.
Le opzioni di distribuzione comprendono ambienti connessi o isolati. L'operatività offline richiede componenti e dipendenze compatibili; non è compatibile con chiamate ad API esterne.
Esplora la scheda attuale di AIbox
Dai componenti alla soluzione
Piattaforma ed esecuzione
Dimensionamento dell'ambiente in base a carichi, modelli e vincoli. L'infrastruttura può essere on-premise, cloud o ibrida; la necessità di GPU si valuta per ogni carico.
Dati e integrazione
Preparazione delle fonti e connessione delle conoscenze aziendali alle applicazioni. Qualità, autorizzazioni e aggiornamento delle informazioni condizionano il risultato.
Distribuzione ed evoluzione
Pratiche DevOps e MLOps per organizzare modifiche e distribuzioni. L'osservabilità fornisce segnali per valutare il comportamento della soluzione in esercizio.
IA privata e perimetro aziendale
Ospitare un modello in azienda non risolve da solo la governance. Occorre anche stabilire chi può usarlo, con quali dati, a quali sistemi può accedere e come viene supervisionato.
L'approccio AI Foundation & Perimeter di EstrategIA Nux integra queste decisioni. Può combinare modelli privati e servizi esterni autorizzati, con politiche adattate a ogni flusso.
L'architettura non elimina tutti i rischi né garantisce da sola la conformità normativa. Controlli, contratti e procedure devono essere validati nel contesto di ogni organizzazione.
Come iniziamo
Esaminiamo un caso d'uso, i dati coinvolti e la piattaforma disponibile. Poi definiamo requisiti di connettività, identità, capacità, integrazioni e gestione.
Questa prima definizione produce un ambito tecnico per decidere cosa implementare e come verificarlo. Se l'obiettivo è automatizzare un processo, lo colleghiamo alla proposta di lavoratori digitali.
Domande frequenti
Deve essere eseguito tutto in locale?
No. L'architettura può essere privata, connessa o ibrida in base ai requisiti. La posizione del modello non basta: va esaminato l'intero percorso dei dati.
Dobbiamo acquistare server o GPU?
Non lo presupponiamo. Prima valutiamo modelli, carico, latenze e capacità disponibile, insieme alle alternative di servizio.
È un prodotto chiuso?
AIbox si basa su componenti open source. Selezione, integrazione, configurazione e gestione si concordano nel progetto, comprese dipendenze e servizi di terzi.