LurNova AI Model Hub
ARQUITECTURA PARA EJECUCIÓN Y GESTIÓN DE MODELOS IA
La opción más segura, eficiente y económica para desplegar soluciones de inteligencia artificial.
LurNova AI Model Hub es una solución de infraestructura y software diseñada para actuar como puente lógico entre las capas de negocio y los motores de inteligencia artificial.
Esta arquitectura permite a empresas ejecutar, enrutar y monitorizar modelos IA de lenguaje de gran tamaño (LLMs), ya sean desplegados internamente (como modelos privados) o consumidos desde proveedores externos como OpenAI, Anthropic o Google.
Gestiona tu infraestructura IA de forma centrallizada,
con enrutamiento inteligente, control de consumo y multimodelo.
Está diseñada para integrarse en entornos de producción exigentes, LurNova Model Hub permite desplegar modelos de inteligencia artificial en condiciones reales de negocio, ofreciendo flexibilidad de integración, control granular por cliente, y un sistema de enrutamiento inteligente de peticiones.
LurNova Model Hub resuelve uno de los principales retos actuales en IA empresarial: gobernar un ecosistema heterogéneo de modelos con diferentes costes, capacidades, normativas y comportamientos, desde una única interfaz programable y segura.
Arquitectura general
LurNova Model Hub está construido como una plataforma modular y containerizada, diseñada para operar en entornos productivos empresariales. Su arquitectura sigue principios de escalabilidad horizontal, aislamiento funcional y gobernanza avanzada. Es una solución nativa basada en Kubernetes, con soporte para despliegues tanto en la nube como on-premise.
El sistema se organiza en cinco capas funcionales que trabajan de forma desacoplada pero coordinada, permitiendo un alto nivel de flexibilidad, resiliencia y control.
Entrada
(API Gateway)Gestiona la recepción de peticiones a través de interfaces REST seguras. Implementa autenticación, validación inicial, control de carga por cliente y distribución hacia el router central.
Enrutamiento
(Router Engine) El cerebro de la arquitectura. Esta capa interpreta la petición y decide, según reglas configurables, a qué modelo dirigirla (local o externo), aplicando lógica de negocio, política de uso y condiciones del cliente.
Gobernanza
(Prompt Filter & Guard Rails) Aplica políticas de control semántico y sintáctico sobre los inputs. Se pueden definir filtros personalizados por entorno o cliente, bloqueos automáticos, sanitización, transformaciones de prompts o incluso alertas en tiempo real.
Inferencia
(Model Executors & API Connectors) Permite ejecutar las peticiones sobre modelos propios (LurNova IA Models, LLaMA, DeepSeek, etc) desplegados en pods especializados con acceso a GPU, o bien sobre servicios de terceros (OpenAI, Claude, Gemini) mediante conectores encapsulados.
Control
(Logging & Billing Engine) Todos los eventos, respuestas y metadatos de las inferencias son registrados en esta capa, que permite trazabilidad completa, cálculo de costes, cuotas por cliente, integración con sistemas externos de auditoría y generación de informes.
Beneficios de LurNova AI Model Hub
Integrar inteligencia artificial a escala plantea desafíos técnicos, operativos y estratégicos. Desde la elección del modelo adecuado hasta su despliegue, gobernanza y trazabilidad, muchas organizaciones se enfrentan a una complejidad creciente a medida que la IA se convierte en parte de sus procesos y servicios clave.
LurNova AI Model Hub nace para resolver esos retos con una arquitectura robusta, flexible y preparada para producción. Ofrecemos una solución que permite gestionar modelos privados y comerciales desde una única plataforma, con total control sobre el uso, la seguridad, los costes y el rendimiento.
Privacidad y cumplimiento
Ejecuta modelos de IA en entornos propios o dedicados, garantizando la soberanía total de los datos y el cumplimiento de normativas como GDPR, HIPAA o ISO 27001.
Escalabilidad real
Despliegue sobre infraestructura nativa en Kubernetes, con autoescalado, balanceo de carga y aislamiento por entorno (producción, test, cliente…).
Integración de modelos heterogéneos
Permite combinar modelos privados (LLaMA, DeepSeek, Mistral…) con modelos comerciales (OpenAI, Claude, Gemini…) desde una única interfaz.
Auditoría, trazabilidad y control
Registro completo de todas las interacciones: prompt, modelo usado, coste, latencia y cliente. Ideal para entornos regulados y para evaluación de calidad.
Multi-tenant y facturación detallada
Gestiona el uso de IA por cliente, proyecto o API key. Controla cuotas, consumo y costes de forma precisa y automatizada.
Módulo de gobernanza y guard rails
Filtrado avanzado de prompts, políticas personalizadas, word release y protección frente a usos indebidos o inputs no deseados.
Ahorro de costes a escala
Reduce el uso de APIs externas, ejecuta modelos propios de forma eficiente y controla los costes con lógica de enrutamiento y escalado adaptativa.
Despliegue rápido, flexible y sin complicaciones
Desplegar LurNova AI Model Hub es un proceso sencillo, ágil y totalmente adaptable a las necesidades de cada organización. Gracias a su arquitectura nativa sobre Kubernetes y a sus módulos desacoplados, puede instalarse tanto en entornos cloud como on-premise, con tiempos de puesta en marcha reducidos y mínima complejidad operativa.
Ofrecemos distintas opciones de despliegue; en nuestra infraestructura, en la del cliente o en entornos híbridos, todas con soporte técnico, configuraciones personalizadas y acompañamiento durante la integración. En pocos pasos, tu organización puede empezar a operar modelos de IA con seguridad, eficiencia y control total.
Casos de uso
LurNova AI Model Hub está diseñado para adaptarse a distintos contextos empresariales, técnicos y regulatorios.
Su arquitectura modular y su capacidad de combinar modelos lo convierten en una solución versátil, preparada para resolver necesidades reales en sectores diversos.
- Sectores regulados y entornos sensibles: Despliegue de modelos privados en infraestructuras propias o aisladas para garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, ISO 27001) .
- Industria y operaciones críticas: Modelos privados integrados en entornos industriales para automatizar procesos, generar documentación técnica, analizar fallos o asistir a operarios sin depender de conexión a servicios externos.
- Plataformas SaaS y productos con IA integrada: Integración de IA privada y de terceros desde un único hub, con enrutamiento inteligente y control de consumo por cliente.
- Documentación, compliance y gestión del conocimiento: Uso de modelos privados para clasificación de documentos, generación de resúmenes, redacción de informes o extracción de datos confidenciales con total control sobre los contenidos y resultados.