LLM Self-Hosting empresarial: Azure, GCP, On-Premise

Por que self-hosting?

Para muchos clientes empresariales, la cuestion no es si se utiliza IA, sino donde se procesan los datos. Al utilizar APIs en la nube (OpenAI, Anthropic, Google), los datos abandonan la infraestructura propia. Para sectores regulados (finanzas, sanidad, sector publico) esto puede ser un criterio de exclusion.

Self-hosting significa: el modelo de lenguaje se ejecuta en la infraestructura del cliente. Ningun dato abandona la red corporativa. Ningun tercero procesa las solicitudes. Control total sobre modelo, datos y procesamiento.

En Espana, esto es especialmente relevante para empresas que operan bajo el RGPD y la LOPDGDD (Ley Organica 3/2018 de Proteccion de Datos Personales y garantia de los derechos digitales), asi como para organizaciones sujetas al Esquema Nacional de Seguridad (ENS) que trabajan con la Administracion Publica.

Que modelos se pueden alojar internamente?

Los modelos open-source pueden operarse en la propia infraestructura:

Llama (Meta): Diversos tamanos (8B, 70B, 405B parametros). Potente, bien documentado, gran comunidad.

Mistral: Modelo europeo. Mistral 7B, Mixtral 8x7B. Buena relacion calidad-precio, eficiente.

DeepSeek: Diversas variantes incluyendo DeepSeek-R1 para tareas de razonamiento. Relacion calidad-precio especialmente buena.

Los modelos propietarios (Claude, ChatGPT, Gemini) no estan disponibles para self-hosting, pero pueden utilizarse via API con procesamiento en la UE.

En la arquitectura modelo-agnostica, un agente puede utilizar multiples modelos: self-hosted para datos sensibles, API en la nube para tareas no criticas. El enrutamiento es basado en reglas y esta configurado en el Decision Layer.

Opciones de despliegue

Azure: Los LLMs pueden desplegarse en Azure ML o ejecutarse en VMs GPU dedicadas (NC-Series, ND-Series). Integracion con Azure Entra ID para autenticacion y control de acceso. Procesamiento en centros de datos de la UE (West Europe, North Europe).

GCP: Despliegue via Vertex AI o en VMs GPU dedicadas (A2, G2). Integracion con Google Cloud IAM. Procesamiento en centros de datos de la UE (europe-west1, europe-west4). La region europe-southwest1 (Madrid) es relevante para empresas espanolas con requisitos de residencia de datos nacional.

On-Premise: Servidores propios con GPUs NVIDIA (A100, H100, RTX 4000 Ada). Operacion en centros de datos certificados. Maximo control, sin dependencia de la nube. En Espana existen centros de datos certificados en Madrid, Barcelona y otras ciudades principales que cumplen con el ENS y la normativa de proteccion de datos.

Hibrido: Combinacion de self-hosted y nube. Cargas de trabajo sensibles en local, cargas no criticas en la nube. Gobernanza unificada en ambos entornos.

Consideraciones arquitectonicas

Dimensionamiento de GPU: El tamano del modelo determina los requisitos de GPU. Un modelo de 7B se ejecuta en una sola GPU. Un modelo de 70B necesita multiples GPUs o cuantizacion. El dimensionamiento correcto depende del caso de uso.

Optimizacion de inferencia: Tecnicas como la cuantizacion (4-bit, 8-bit), batching y optimizacion de cache KV reducen los requisitos de recursos con una perdida de calidad aceptable.

Alta disponibilidad: Para sistemas productivos: servidores GPU redundantes, balanceo de carga, failover automatico. Sin punto unico de fallo.

Actualizaciones de modelos: Las nuevas versiones de modelos deben probarse antes de pasar a produccion. Un entorno de staging para pruebas de modelos es parte de la infraestructura.

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