Autoalojar un stack de IA de voz: guía práctica

Ejecutar IA de voz en tu propia infraestructura te da control sobre los datos, la latencia y el coste. Antes significaba unir un servidor SIP, un servidor de medios, un stack de voz y un framework de agentes. Con DialPress es un solo stack con un solo conjunto de opciones de despliegue.

Empieza con un servidor

Un único instalador para Linux configura el gateway, la voz y los agentes como servicios systemd reforzados, con TLS para tu dominio. Es la forma más rápida de tener un número de teléfono que contesta un agente de IA.

Pasa a contenedores

Docker Compose ejecuta cada módulo como su propio contenedor, con límites de memoria y CPU por servicio. Escala solo el módulo con más carga en lugar de escalarlo todo.

Crece hacia Kubernetes

El chart de Helm ejecuta cada módulo como su propia carga de trabajo, con autoescalado según métricas en vivo. Los pods que se detienen se vacían primero, así los despliegues y reducciones nunca cortan una llamada.

Lleva la voz a las GPUs

El reconocimiento de voz y los agentes pueden ejecutarse en máquinas con GPU sobre TLS mutuo, balanceados por modelo y carga. Da más peso a las GPUs más grandes; enruta cada modelo solo a las máquinas que lo sirven.

Mantén el mismo código

Tus rutas, agentes y apps no cambian entre un portátil y una flota. Ese es el sentido de una capa de infraestructura.