Factory Floor
El piloto automático bajo todo: IA local, watchdogs y operaciones auto-reparables para tu propia caja con GPU.
- Linux
- NVIDIA GPU
- ARM64 or x86-64

Qué hace
Factory Floor es la capa que permite que una persona gestione cientos de tareas programadas sin vigilarlas. Es lo que mantiene nuestra propia flota funcionando de noche: sirve los modelos de lenguaje que usan los demás kits, detecta las tareas que mueren en silencio, repara las clases de fallos que conoce y permanece en silencio salvo que algo requiera realmente tu atención.
- Modelos locales como servicio. Sirve un endpoint OpenAI-compatible desde una o dos cajas con GPU detrás de un proxy de menor conexión, y ejecuta una prueba de uso de herramientas antes de cambiar de modelo, para que una actualización nunca rompa tus agentes.
- Watchdogs para los fallos silenciosos. Servicios habilitados pero muertos, unidades que fallaron, timers que dejaron de dispararse, tareas que se cuelgan durante horas: cada uno tiene un detector y, donde la reparación es conocida, una reparación.
- Salvaguardas para la máquina. Las salvaguardas de memoria, disco y temperatura pausan las tareas pesadas antes de que la caja se caiga, y luego las reanudan.
- Un correo, no cien. Las alertas se agrupan, se deduplican y se escriben para un humano: qué se rompió, qué se intentó ya y qué debes hacer.
- Objetivos que se ejecutan en bucles. Dale a un agente local un objetivo; trabaja en él ronda tras ronda en un sandbox, escribe un registro, comprueba su propio resultado y se detiene cuando tú lo digas.
Qué incluye
Unidades y timers
Plantillas de systemd para workers, timers con jitter, límites de recursos y reglas de reinicio.
Watchdogs
Detectores para unidades muertas, fallidas y tardías, además de un archivo de reglas de reparación que puedes leer y editar.
Servicio de modelos
Configuraciones de proxy y lanzamiento para una o dos cajas, y el entorno de evaluación de uso de herramientas.
Salvaguardas de máquina
Salvaguardas de memoria, disco y temperatura con pausa y reanudación para tareas pesadas.
Alertas
Un remitente de correo con agrupación y horas de silencio, y un resumen diario de lo que se ejecutó.
Runbooks
Guías de instalación, actualización y recuperación, escritas a partir de incidentes que realmente tuvimos.
Requisitos
- Ubuntu 22.04 o 24.04 con systemd, x86-64 o ARM64.
- Python 3.10 o posterior.
- Para modelos locales: una GPU NVIDIA con 24 GB o más (las máquinas tipo DGX Spark son ideales), o cualquier endpoint OpenAI-compatible.
- Una bandeja de entrada SMTP para las alertas.
Conviene saber
- La reparación automática reinicia los servicios. Comience en modo solo informe, lea las reglas y luego active las reparaciones.
- Los pesos del modelo no están incluidos: el script de configuración descarga los modelos que elija, bajo sus propias licencias.
- Su licencia cubre sus propias máquinas y su propio negocio.
Preguntas
¿Funciona con una sola máquina?
Sí. La segunda máquina es opcional; el proxy simplemente tiene un backend.
¿Qué modelos admite?
Cualquiera que se sirva a través de una API compatible con OpenAI. La prueba de uso de herramientas le indica si un modelo es lo suficientemente bueno para agentes antes de cambiar.
¿Lo necesitan los otros kits?
No, pero mejoran con él: todos los kits con mucha IA pueden usar el endpoint y los watchdogs que Factory Floor ofrece.
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