Auto-héberger une stack IA vocale : guide pratique

Exploiter l’IA vocale sur votre propre infrastructure vous donne le contrôle des données, de la latence et des coûts. Cela impliquait autrefois d’assembler un serveur SIP, un serveur média, une stack vocale et un framework d’agents. Avec DialPress, c’est une seule stack avec un seul ensemble d’options de déploiement.

Commencez avec un seul serveur

Un seul installateur Linux configure la passerelle, la voix et les agents en services systemd durcis, avec TLS pour votre domaine. C’est le chemin le plus rapide vers un numéro de téléphone auquel répond un agent IA.

Passer aux conteneurs

Docker Compose exécute chaque module dans son propre conteneur, avec des limites de mémoire et de CPU par service. Faites évoluer un module chargé seul, au lieu de tout faire évoluer.

Évoluer vers Kubernetes

Le chart Helm exécute chaque module comme sa propre charge de travail, avec autoscaling sur les métriques en direct. Les pods arrêtés se vident d’abord : déploiements et réductions de capacité ne coupent jamais un appel.

Placez la voix sur des GPU

La reconnaissance vocale et les agents peuvent tourner sur des machines GPU via TLS mutuel, équilibrés par modèle et par charge. Donnez plus de poids aux GPU les plus puissants ; n’acheminez chaque modèle que vers les machines qui le servent.

Gardez le même code

Vos routes, agents et apps ne changent pas entre un portable et une flotte. C’est tout l’intérêt d’une couche d’infrastructure.