Einen KI-Sprach-Stack selbst hosten: ein praktischer Leitfaden

Voice AI auf eigener Infrastruktur gibt Ihnen Kontrolle über Daten, Latenz und Kosten. Früher hieß das, SIP-Server, Media-Server, Speech-Stack und Agent-Framework zusammenzunähen. Mit DialPress ist es ein Stack mit einem Satz an Deployment-Optionen.

Mit einem Server beginnen

Ein einziger Linux-Installer richtet Gateway, Speech und Agenten als gehärtete systemd-Dienste mit TLS für Ihre Domain ein. Der schnellste Weg zu einer funktionierenden Telefonnummer, die ein KI-Agent beantwortet.

Auf Container umsteigen

Docker Compose betreibt jedes Modul als eigenen Container, mit Speicher- und CPU-Grenzen pro Dienst. Skalieren Sie ein ausgelastetes Modul gezielt, statt alles zu skalieren.

In Kubernetes hineinwachsen

Das Helm-Chart betreibt jedes Modul als eigenen Workload, mit Autoscaling anhand von Live-Metriken. Stoppende Pods leeren sich zuerst, sodass Deploys und Herunterskalieren nie einen Anruf abbrechen.

Speech auf GPUs verlagern

Spracherkennung und Agenten können auf GPU-Maschinen über Mutual TLS laufen, balanciert nach Modell und Last. Gewichten Sie größere GPUs höher; leiten Sie jedes Modell nur an die Maschinen, die es bereitstellen.

Derselbe Code bleibt

Ihre Routen, Agenten und Apps ändern sich nicht zwischen Laptop und Flotte. Genau darum geht es bei einer Infrastrukturschicht.