En TI tradicional, el backup es rutina. En el campo especializado de la IA local, es crítico y complejo. Su inversión en un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) privado no es solo el costo del hardware; es el costo significativo de mano de obra en la preparación de datos, el ajuste fino y la integración de la experiencia. Un plan de Recuperación ante Desastres (DR) robusto es la única forma de salvaguardar este activo de alto valor.
Neblina recomienda un enfoque de backup triple, enfocándose en los tres pilares de una implementación de IA local: los Datos Brutos, el Modelo Entrenado y la Infraestructura de Ejecución.
Pilar 1: Backup de Datos (La Fundación)
Esta es la información original de entrenamiento (documentos, código, información propietaria) utilizada para construir y ajustar su modelo. Perder esto es irreversible, ya que recrear la calidad y el volumen de estos datos a menudo es imposible.
Por razones de cumplimiento y seguridad, estos backups deben seguir la regla 3-2-1 (tres copias, en dos tipos de medios diferentes, una copia fuera del sitio), preferiblemente cifradas y almacenadas en otra ubicación físicamente aislada.
Pilar 2: Backup del Modelo (El Cerebro)
El modelo en sí, específicamente los pesos y sesgos, es el resultado central de su inversión en IA. Perder el modelo significa perder meses de tiempo de cómputo y miles de dólares gastados en el ajuste fino.
Estrategia de Backup para Pesos:
- Control de Versiones: Cada vez que el modelo pasa por un ciclo de reentrenamiento exitoso (mitigando el Model Drift), su versión y pesos deben ser almacenados y catalogados, idealmente utilizando una plataforma MLOps integrada con git.
- Archivo Fuera del Sitio: La instantánea completa del modelo debe ser archivada fuera del sitio, asegurando que pueda volver a un estado conocido y funcional rápidamente en caso de fallo del sistema.
Pilar 3: Backup de Infraestructura (El Cuerpo)
Dado que Neblina implementa el motor de IA en un entorno local y en contenedores (Docker/Kubernetes), perder la configuración de la infraestructura significa un retraso masivo en la reimplementación.
Su estrategia de DR debe incluir backups automatizados del entorno de tiempo de ejecución: el sistema operativo, los archivos de configuración de contenedores y los scripts de implementación de MLOps. Esto garantiza un RTO (Objetivo de Tiempo de Recuperación) rápido después de una falla de hardware.
Proteger su inversión en IA no es opcional; es esencial para la continuidad del negocio. Neblina integra estrategias de DR robustas y automatizadas adaptadas para implementaciones de IA locales.