Documentación

Infraestructura de IA compatible con la API de OpenAI

Primeros pasos

QDivZero es una plataforma gestionada de inferencia. Tú eliges un modelo. Nosotros aprovisionamos una GPU compatible, preparamos la infraestructura y publicamos un endpoint que funciona con la API de OpenAI. Esta guía te acompaña desde la creación de la cuenta hasta tu primera petición completada correctamente. El tiempo que tarda el despliegue depende del modelo y de la capacidad disponible.

Antes de empezar

Necesitas una dirección de correo electrónico y un método de pago para la primera recarga. Si vas a desplegar tu propio modelo, también necesitarás un repositorio compatible de Hugging Face. No hace falta instalar una CLI ni disponer de una GPU local.

1. Crea tu cuenta

Abre la página de registro y crea tu cuenta. QDivZero prepara un espacio de trabajo, asigna un identificador de cuenta y concede al primer miembro el rol owner. Podrás invitar a más personas desde los ajustes de la cuenta.

2. Añade saldo

Compute se factura por cada hora que una GPU permanece activa. Ve a Facturación y recargas, elige un importe en euros y completa el pago seguro. El historial de saldo registra cada recarga, cargo y reembolso para que sepas en todo momento cómo se utiliza tu crédito.

Empieza con poco saldo

Una recarga de 10 € basta para ejecutar un modelo de embeddings con un precio de 0,10 € por hora y enviar decenas de peticiones de prueba.

3. Crea una clave API

Las claves API autentican todas las peticiones enviadas a QDivZero. Abre Claves API y crea una clave. El token completo solo se muestra una vez. Guárdalo en tu gestor de secretos antes de salir de la página.

terminal
1# Guarda la clave en la sesión actual
2export QDIV0_API_KEY="qdiv0_sk_..."

4. Despliega tu primera instancia

Una instancia es un modelo desplegado con un nombre público. Abre Crear una instancia y elige un repositorio compatible de Hugging Face. QDivZero comprueba los requisitos de memoria, selecciona una GPU adecuada y deja el modelo disponible a través de la API de OpenAI.

  • Usa el modo Manual si quieres elegir la GPU. Usa el modo Smart si prefieres que el planificador la seleccione por ti.
  • Elige un nombre corto para identificar el despliegue con facilidad. Por ejemplo qwen35-demo.
  • Si la carga admite respuestas de chat, puedes asociar un firewall que revise las peticiones antes de que lleguen al modelo.

5. Envía tu primera petición

Cuando la instancia alcanza el estado running, ya puede recibir peticiones mediante la API de OpenAI. Usa https://api.qdiv0.com/v1 como URL base. El nombre del modelo es el nombre que elegiste durante el despliegue.

quickstart.py
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4    base_url="https://api.qdiv0.com/v1",
5    api_key="tu-clave-api",
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9    model="qwen35-demo",
10    messages=[{"role": "user", "content": "Hola"}],
11)
12print(response.choices[0].message.content)

Para generar embeddings, envía las peticiones a /v1/embeddings con una instancia creada para embeddings.

Qué leer a continuación

Compute

Descubre cómo funcionan la capacidad, la planificación, los ajustes de ejecución, los precios y los estados de una instancia.

Firewalls

Añade reglas que revisan las peticiones antes de que lleguen a un modelo.

Bases de datos vectoriales

Guarda embeddings y úsalos para búsqueda semántica y recomendaciones.