01
Componentes justificados
Cada elección de GPU, VRAM y alimentación se explica para una carga IA local real.
Configs de referencia
para rigs IA.
Tres configs de referencia pedagógicas — GPU, VRAM, costes indicativos de montaje. Cómo es un buen rig IA local, sin sesgo comercial.
01 · Soberanía
Los datos sensibles (legal, médico, RR.HH., I+D) no salen de tus muros. Conforme RGPD y AI Act.
02 · Coste acotado
Un rig Pro se amortiza en ~6 meses frente a 1500 €/mes de API a escala. Coste marginal próximo a cero después.
03 · Modelos al día
Cómo seguir los nuevos modelos open-weight, elegir la quantization adecuada y probar un lanzamiento: nuestras guías lo explican paso a paso.
trust
Lo que hace fiables estas configs.
Localia es un recurso independiente: sin stock, sin benchmarks inventados. Estas configs sirven de referencia para montar tú mismo el rig adecuado.
02
Sin precio mostrado
Localia no vende: son referencias para montar uno mismo, cuyo coste se comprueba en el distribuidor que elijas.
03
Rendimiento documentado
Qué modelos se ejecutan y su quantization se detallan nivel por nivel.
04
Benchmarks por venir
Tokens/s reales medidos en máquina física se publicarán lo antes posible.
catálogo
Tres configs de referencia. Para montar tú mismo.
configuraciones de referencia · sin precio, Localia no vende
// 01 · Solo dev · investigador · experimentación interna
Starter
Primer rig IA solo
GPU · VRAM
1× RTX 509032 GB
Lo que entra en esta VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BQ5 · 25 GB
- Llama 3.3 70Bno entra
- Mistral Large 123Bno entra
mejor cuantización que entra · motor de la calculadora
Spec
- ·AMD Ryzen 7 7700X (8C / 16T)
- ·32 GB DDR5-6000
- ·1 TB NVMe Gen 4
- ·PSU 850 W 80+ Gold
- ·Garantías de fabricante de los componentes
Ejecuta por ejemplo
- ▸Qwen 3 30B-A3B · Q5
- ▸Qwen 2.5 32B · Q5
- ▸Gemma 4 31B · Q5
- ▸Mistral 7B · FP16
- ▸DeepSeek R1 Distill 32B · Q5
Software
- ·Ubuntu 24.04 LTS
- ·Drivers NVIDIA + CUDA
- ·Ollama + Open WebUI (open-source, a instalar)
- ·Llama.cpp optimizado
// 02 · Agencia · pyme · despacho · equipo data
popularPro
El rig RAG de equipo
GPU · VRAM
2× RTX 509064 GB
Lo que entra en esta VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BQ8 · 36 GB
- Llama 3.3 70BQ5 · 54 GB
- Mistral Large 123BQ3 · 60 GB · justo
mejor cuantización que entra · motor de la calculadora
Spec
- ·AMD Ryzen 7 7700X (8C / 16T)
- ·64 GB DDR5-4800 ECC UDIMM
- ·1 TB NVMe Gen 4
- ·PSU 1500 W 80+ Platinum
- ·Garantías de fabricante de los componentes
Ejecuta por ejemplo
- ▸Llama 3.3 70B · Q5
- ▸DeepSeek R1 Distill 70B · Q5
- ▸Qwen 2.5 72B · Q5
- ▸Mixtral 8x7B · Q8
- ▸Mistral Large 123B · Q3
Software
- ·Todo el pack Starter +
- ·vLLM con servidor OpenAI-compatible
- ·Kit RAG: LlamaIndex + Qdrant configurados + README
- ·Monitoring CLI (nvidia-smi, htop, ollama logs)
// 03 · Pyme · despacho · médico · mid-market · público
Enterprise
Soberanía IA para pymes
GPU · VRAM
2× RTX A6000 NVLink96 GB
Lo que entra en esta VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BFP16 · 72 GB
- Llama 3.3 70BQ8 · 78 GB
- Mistral Large 123BQ5 · 95 GB · justo
mejor cuantización que entra · motor de la calculadora
Spec
- ·AMD Threadripper Pro 7975WX (32C / 64T)
- ·256 GB DDR5 ECC RDIMM
- ·8 TB NVMe Gen 5 RAID 10
- ·PSU 2000 W redundante
- ·Garantías de fabricante de los componentes
Ejecuta por ejemplo
- ▸Llama 3.3 70B · Q8
- ▸Mistral Large 123B · Q5
- ▸Qwen 2.5 72B · Q8
- ▸Mixtral 8x22B · Q4
- ▸Llama 4 Scout · Q5
Software
- ·Todo el pack Pro +
- ·Multi-GPU tensor parallel configurado (NVLink)
- ·Open WebUI multiusuario · OIDC listo
- ·Documentación RGPD / AI Act incluida
configuraciones de referencia para montar tú mismo · el coste varía según el precio de los componentes · Localia no vende, no entrega
◆ custom
Más allá de las configs de referencia.
Todo lo que sale de las configs estándar: integración RAG completa sobre tus documentos, dashboards Grafana, SSO custom (RBAC fino, audit conforme HDS), interfaz white-label, GPUs datacenter (H100 / H200 / B200 / MI300X), multi-rack, SLA estricto, auditoría de seguridad, formación. Localia no vende estos servicios; podemos orientarte hacia los interlocutores adecuados y ayudarte a definir la necesidad.
H100 / H200MI300XMulti-rackSLA estrictoRAG empresarialAuditoría seguridadFormación equipoMantenimiento
Escríbenos para un consejo →process
Cómo usar estas configs.
- 01Paso 1
Elegir una config
Localiza la config de referencia más cercana a tu caso de uso.
- 02Paso 2
Estimar el coste
Abre la calculadora para estimar el coste de montaje según tus modelos.
- 03Paso 3
Sourcing de componentes
Compra los componentes tú mismo en los distribuidores que prefieras.
- 04Paso 4
Instalar la stack
Sigue nuestras guías para instalar Ollama, Open WebUI y la stack RAG.
faq
Preguntas frecuentes.
¿Localia vende estos rigs?+
No. Localia es un recurso independiente: estas configs son referencias pedagógicas para montar tu propio rig. Sin stock, sin venta, sin entrega.
¿Qué stack de software usar?+
Ubuntu 24.04 LTS · drivers NVIDIA · CUDA · Ollama · Open WebUI · llama.cpp · vLLM · stack RAG (LlamaIndex + Qdrant). Todo open-source, a instalar siguiendo nuestras guías.
¿Qué modelos se ejecutan?+
Según la config: Llama 3.3 70B, Mistral Large, Qwen 2.5 72B, DeepSeek R1, Gemma 4. La calculadora te dice qué cabe en la VRAM.
¿Y la garantía?+
Cada componente conserva la garantía de su fabricante (GPU, placa base, alimentación, etc.). Localia no es vendedor y por tanto no ofrece garantía sobre el conjunto montado.
¿Y si quiero ampliar más adelante?+
Todas las configs de referencia aceptan +1 o +2 GPUs adicionales (slots PCIe libres + alimentación dimensionada). Tenlo en cuenta al comprar los componentes.
¿Listo para pasar a local?
¿Una duda sobre la elección de un rig? Describe tu caso en dos frases: te orientamos hacia la config de referencia adecuada — sin venderte nada.
Escríbenos para un consejo →Respuesta en 24 h laborables · contact@getlocalia.com