Private deployment for serious operations面向正式业务的私有化部署Despliegue privado para operaciones serias
Run the same evidence platform inside your own infrastructure.把同一套证据链平台部署进你自己的基础设施里。Ejecuta la misma plataforma de evidencia dentro de tu propia infraestructura.
Private deployment is designed for customers who need tighter control over data residency, AI model placement, network policy, or internal procurement review. Pricing is custom and scoped according to infrastructure, AI workload, security review, and rollout support.私有化部署适合那些对数据驻留、AI 模型落位、网络边界和内部采购审查有更高要求的客户。价格不公开，按基础设施、AI 负载、安全评估和实施支持范围定制。El despliegue privado está pensado para clientes con mayores exigencias sobre residencia de datos, modelos de IA, red y revisión de compras. El precio es personalizado.
What we usually discuss first最先需要确认的事项Lo primero que solemos confirmar
- Expected number of companies, projects, and field workers预计接入的企业、项目和现场员工规模Cantidad esperada de empresas, proyectos y cuadrillas
- How much AI work stays local versus what can call external models哪些 AI 任务必须本地跑，哪些可以走外部模型Qué trabajo de IA queda local y qué puede usar modelos externos
- Retention policy for media, reports, annotations, and audit logs媒体、报告、批注和审计日志的保留策略Política de retención para medios, reportes, anotaciones y auditoría
- Who owns day-two operations and patch windows谁负责上线后的运维与补丁窗口Quién se hace cargo de operación continua y ventanas de parcheo
Minimum server guidance最低服务器建议Configuración mínima sugerida
- Memory: at least 32 GB RAM内存：至少 32 GB RAMMemoria: al menos 32 GB RAM
- GPU: at least 12 GB VRAM显卡：至少 12 GB 显存GPU: al menos 12 GB VRAM
- Storage: at least 2 TB, with SSD for the system disk硬盘：不少于 2 TB，系统盘必须为 SSDAlmacenamiento: al menos 2 TB, con disco de sistema SSD
- CPU matters less than memory and GPU headroom for this platform这套平台里 CPU 不是最关键，内存和显卡余量更重要En esta plataforma el CPU pesa menos que la memoria y la GPU
Recommended production guidance推荐生产配置Configuración recomendada
- Memory: 64 GB RAM or higher so larger local models can coexist with database, workers, and media tooling内存：建议 64 GB RAM 或更高，便于更大的本地模型与数据库、Worker、媒体处理同时运行Memoria: 64 GB RAM o más para convivir con modelos grandes, base de datos y workers
- Dedicated GPU if you expect heavier local multimodal reasoning or higher throughput如果本地要跑更重的多模态推理或更高并发，建议配独立 GPUGPU dedicada si esperas razonamiento multimodal local o mayor throughput
- Separate volumes for database, media storage, logs, and backups数据库、媒体、日志和备份建议分卷存放Separar volúmenes de base de datos, medios, logs y respaldos
GPU recommendations显卡建议Modelos de GPU recomendados
RTX 3060 12GB
RTX 4070 Ti SUPER 16GB
RTX 4090 24GB
RTX A5000 24GB
RTX 6000 Ada 48GB
The right card depends on whether you want basic local OCR/vision assistance, heavier visual comparison, or larger local reasoning models. We usually size this with the customer rather than hard-code one answer.具体型号要看你是只做基础 OCR/视觉辅助，还是要做更重的多图对比和更大的本地推理模型，所以通常会跟客户一起评估，而不是死给一个答案。La tarjeta adecuada depende del nivel de OCR/visión, comparación multimagen y razonamiento local que se espere. Normalmente lo dimensionamos con el cliente.
Commercial note商务说明Nota comercial
Private deployment is not listed with a public price. Scope, support level, infrastructure ownership, security review, and model strategy all affect the proposal. Please email us for a tailored quotation.私有化部署不公开标价。实施范围、支持级别、基础设施归属、安全评审和模型策略都会影响最终方案，请通过邮件联系获取定制报价。El despliegue privado no tiene precio público. El alcance, soporte, infraestructura, revisión de seguridad y estrategia de modelos afectan la propuesta final. Escríbenos para una cotización.