LLM Self-Hosting para Enterprise - Azure, GCP, On-Premise

Por que self-hosting?

Para muitos clientes enterprise, a questão não é se IA será adotada, mas onde os dados serão processados. Na utilização de Cloud APIs (OpenAI, Anthropic, Google), dados saem da infraestrutura própria. Para setores regulados - financeiro, saúde, setor público - isso pode ser critério eliminatório.

Self-hosting significa: o modelo de linguagem roda na infraestrutura do cliente. Nenhum dado sai da rede corporativa. Nenhum terceiro processa as solicitações. Controle total sobre modelo, dados e processamento.

No Brasil, a LGPD (PT: RGPD) impõe requisitos rigorosos para transferência internacional de dados pessoais. Self-hosting elimina esse risco por completo, mantendo todos os dados sob jurisdição nacional.

Quais modelos podem ser operados self-hosted?

Modelos open-source podem ser operados em infraestrutura própria:

Llama (Meta): Diversos tamanhos (8B, 70B, 405B parâmetros). Poderoso, bem documentado, grande comunidade.

Mistral: Modelo europeu. Mistral 7B, Mixtral 8x7B. Boa relação custo-benefício, eficiente.

DeepSeek: Diversas variantes incluindo DeepSeek-R1 para tarefas de raciocínio. Relação custo-benefício especialmente favorável.

Modelos proprietários (Claude, ChatGPT, Gemini) não estão disponíveis para self-hosting, mas podem ser utilizados via API com processamento na UE.

Na arquitetura modelo-agnóstica, um agente pode utilizar múltiplos modelos: self-hosted para dados sensíveis, Cloud API para tarefas não-críticas. O roteamento é baseado em regras e configurado no Decision Layer.

Opções de deployment

Azure: LLMs podem ser deployados no Azure ML ou operados em VMs GPU dedicadas (séries NC, ND). Integração com Azure Entra ID para autenticação e controle de acesso. Processamento em data centers na região do Brasil (Brazil South) ou na UE (West Europe, North Europe).

GCP: Deployment via Vertex AI ou em VMs GPU dedicadas (A2, G2). Integração com Google Cloud IAM. Processamento em data centers na América do Sul (southamerica-east1 em São Paulo) ou na UE.

On-premise: Servidores próprios com GPUs NVIDIA (A100, H100, RTX 4000 Ada). Operação em data centers certificados no Brasil (Equinix SP, Ascenty) ou em Portugal (PT: data centers certificados como Equinix em Lisboa). Controle máximo, sem dependência de nuvem.

Híbrido: Combinação de self-hosted e nuvem. Workloads sensíveis localmente, não-críticos na nuvem. Governance unificada sobre ambos os ambientes.

Considerações de arquitetura

Dimensionamento de GPU: O tamanho do modelo determina a necessidade de GPU. Um modelo 7B roda em uma única GPU. Um modelo 70B requer múltiplas GPUs ou quantização. O dimensionamento correto depende do caso de uso.

Otimização de inferência: Técnicas como quantização (4-bit, 8-bit), batching e otimização de KV-cache reduzem a necessidade de recursos com perda de qualidade aceitável.

Alta disponibilidade: Para sistemas produtivos: servidores GPU redundantes, load balancing, failover automático. Sem ponto único de falha.

Atualizações de modelo: Novas versões de modelos devem ser testadas antes de entrar em produção. Um ambiente de staging para testes de modelo faz parte da infraestrutura.

Mais informações: Estratégias de hosting de IA | Modelos de IA - Comparativo 2026

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Perguntas frequentes

Quais modelos de linguagem podem ser hospedados internamente?

Modelos open-source como Llama (Meta), Mistral, DeepSeek e seus derivados podem ser operados em infraestrutura própria. Modelos proprietários como Claude (Anthropic) e ChatGPT (OpenAI) estão disponíveis apenas via API.

Onde é possível operar LLMs self-hosted?

Em Azure (via Azure ML ou VMs dedicadas), em GCP (via Vertex AI ou VMs dedicadas), em servidores próprios (on-premise em data centers certificados) ou em configuração híbrida. No Brasil, provedores como Equinix e Ascenty oferecem data centers certificados. (PT: Em Portugal, data centers certificados como Equinix e Data Centros operam nos padrões europeus.)

Quanto custa LLM self-hosting?

Os custos dependem do modelo, do hardware e do volume de uso. Servidores GPU (NVIDIA A100/H100) são o maior fator de custo. Com alto volume de uso, self-hosting frequentemente é mais barato que uso baseado em API. No Brasil, o custo de GPU hosting fica em torno de R$ 6.000 mensais por unidade.

Self-hosting atende requisitos da LGPD?

Sim. Self-hosting é a opção que oferece máxima conformidade com a LGPD (PT: RGPD), pois nenhum dado sai da infraestrutura da empresa. Para organizações em setores regulados - financeiro, saúde, setor público - pode ser requisito eliminatório.