Juice Factory AI es una plataforma de infraestructura de IA europea para inferencia LLM, modelos multimodales, RAG y procesamiento por lotes. La plataforma funciona en centros de datos de la UE con enfoque en seguridad de datos, baja latencia y control total sobre modelos y datos.
| Tipo | VRAM | Configuración |
|---|---|---|
| B200 | 80-192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 núcleos), 2 TB RAM |
| Clase NVIDIA RTX 6000 | 96 GB | 4×GPU, 1×CPU (64 núcleos), 512 GB RAM |
| Clase AMD MI300 | 192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 núcleos), 2 TB RAM |
Kubernetes para orquestación, Docker para aislamiento
CUDA 12.x, ROCm 6.x para AMD
vLLM, TensorRT-LLM, Text-Gen WebUI, TGI
Descarga automática, cuantización (INT8, FP16), almacenamiento en caché
Security By Default
Ubicación de datos: Todos los datos y procesamiento ocurren dentro de la UE. Ningún dato sale de la UE.
Control de acceso: Claves API, tokens JWT, acceso basado en roles, soporte MFA
Segmentación de red: Redes aisladas por cliente, sin infraestructura compartida
Política de registros: Sin almacenamiento de datos por defecto. El cliente elige su política de retención.
Security By Default
Para cada solicitud de inferencia, los datos siguen un flujo estrictamente definido:
Este mapa de flujo de datos está documentado y versionado, lo que permite revisar cada paso durante las auditorías de seguridad y cumplimiento.
Para garantizar que no se almacenen ni utilicen datos de inferencia para entrenamiento, hemos implementado:
El código de inferencia carece de acceso de escritura a bases de datos y almacenamiento de contenido del cliente. La puerta de enlace API y la plataforma de registro están configuradas para no registrar cuerpos de solicitud o respuesta.
Espacios de nombres específicos del cliente y separación clara entre prueba, preparación y producción para evitar que el registro de depuración termine en producción.
Los formatos de registro contienen solo metadatos técnicos. Sin campos para prompts o salidas en modo estándar.
Todos los datos de registro están sujetos a retención basada en el tiempo donde los datos se eliminan automáticamente después de X días según la política del cliente o de la plataforma.
Los cambios en la política de registro, configuración y base de código se registran, lo que permite auditorías internas y externas (por ej. para certificaciones ISO/SOC).
La plataforma está construida para baja latencia y alto rendimiento:
Múltiples LLMs pueden ejecutarse simultáneamente en la misma infraestructura. El pooling de recursos permite que los modelos compartan hardware cuando hay capacidad disponible, pero cada cliente tiene ejecuciones aisladas. El programador prioriza solicitudes de baja latencia sobre trabajos por lotes.
REST API y gRPC para acceso programático. Webhooks para notificaciones de eventos. SSO mediante OIDC para integración fácil con sistemas de identidad existentes. SDKs para Python, JavaScript y Go.
Precios basados en tokens con control claro de costos. Pagas por token generado, con diferentes precios para diferentes tamaños de modelos. Sin ataduras, escala según necesites. Descuentos por volumen para compromisos a largo plazo.
Una empresa de e-commerce ejecuta un modelo 7B para respuestas en tiempo real en su chat. Latencia promedio <50ms, 99.9% uptime.
Una consultora indexa documentos internos y ejecuta consultas RAG contra un modelo 13B. Seguro, ningún dato sale de la UE.
Una agencia de medios genera miles de descripciones de productos diariamente con un modelo 70B. Ejecuciones por lotes nocturnas.
Todos los datos permanecen en la UE. Ningún dato se registra o almacena sin tu aprobación. Redes aisladas por cliente.
Todos los modelos abiertos (Llama, Mistral, etc.) y modelos personalizados fine-tuned. Ayudamos con el despliegue.
Primer token <10ms, subsiguientes <1ms. Los trabajos por lotes escalan según necesidad.
REST API, gRPC, webhooks. SDKs para Python, JS, Go. Documentación OpenAPI completa.
Precios basados en tokens. Contáctanos para precios exactos según tus necesidades.
Contáctanos para una demostración técnica o documentación técnica.