Alojamiento en Prem LLM

El alojamiento local de LLM permite a las organizaciones mantener un control total sobre sus sistemas de IA, ideal para los sectores que manejan datos confidenciales o regulados. Al procesar y almacenar los modelos internamente, las empresas cumplen con los requisitos de cumplimiento, como el RGPD y la HIPAA, al tiempo que garantizan la autonomía operativa. También ofrece un rendimiento uniforme y de baja latencia para casos de uso en tiempo real, como la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo. Sin embargo, la implementación y la administración de los LLM internamente exigen una infraestructura sólida, marcos de servicio escalables y una capacidad de observación exhaustiva.

En este artículo, describimos los componentes clave necesarios para un alojamiento exitoso de LLM en las instalaciones y demostramos por qué TrueFoundry se destaca como la plataforma que lo reúne todo.

Por qué organizar LLMs en las instalaciones

El hospedaje de LLM en las instalaciones está ganando terreno entre las organizaciones que priorizan el control de datos, el rendimiento y el cumplimiento. Cuando los modelos se ejecutan dentro de su infraestructura, los datos nunca salen de su entorno. Esto es vital para sectores como el sanitario o el financiero, donde normativas como el RGPD, la HIPAA y el PCI-DSS exigen una protección estricta de la información confidencial, como los registros de los pacientes o las transacciones financieras.

El rendimiento también mejora significativamente. Al combinar la computación con los datos y las aplicaciones, las organizaciones reducen la latencia y la variabilidad de la red. Este es un requisito para los sistemas en tiempo real, como la detección de fraudes, los chatbots de clientes en tiempo real o el mantenimiento predictivo, donde cada milisegundo cuenta. Además, las configuraciones locales eliminan las interferencias ruidosas de otros inquilinos y garantizan la disponibilidad de recursos dedicados.

La previsibilidad de los costos es otra ventaja importante. Si bien el gasto de capital inicial puede ser considerable, los costos se estabilizan una vez que la infraestructura está instalada. Por el contrario, la facturación basada en el pago por uso en la nube fluctúa y, a menudo, aumenta con el uso, especialmente cuando los modelos se utilizan de forma generalizada. Las configuraciones locales transfieren los gastos de los costos operativos a las inversiones de capital, lo que permite una mejor presupuestación y, posiblemente, una depreciación fiscal.

El alojamiento local también ofrece una alta personalización. Las organizaciones pueden adaptar los tiempos de ejecución, aplicar optimizaciones avanzadas de los modelos, como la cuantificación o las compilaciones específicas del hardware, e integrarse con los sistemas internos para lograr flujos de trabajo fluidos. Esta flexibilidad es limitada en la mayoría de las ofertas de nube, que a menudo restringen el acceso a los niveles de procesamiento o a los métodos de optimización.

Si bien la sobrecarga de procesamiento de las LLM sigue siendo alta, las implementaciones locales permiten un escalado eficiente, ya sea verticalmente con nodos más grandes u horizontalmente entre clústeres. También son habituales las estrategias híbridas, en las que las cargas de trabajo sensibles o críticas desde el punto de vista de la latencia se ejecutan localmente, mientras que las tareas menos críticas se transfieren a la nube para lograr un escalado elástico.

Sin embargo, este modelo no está exento de desafíos. Las configuraciones locales requieren una inversión inicial en hardware, mantenimiento continuo y personal calificado. Escalar rápidamente puede resultar difícil en comparación con las soluciones de escalado automático en la nube. A pesar de ello, las organizaciones con cargas de trabajo de IA sostenidas y requisitos estrictos suelen darse cuenta de que los beneficios superan a los inconvenientes.

El alojamiento de LLM local ofrece una soberanía de datos incomparable, un rendimiento constante, un costo predecible y una personalización profunda, lo que lo convierte en una opción estratégica donde el control y el cumplimiento son lo más importante.

Requisitos principales para el alojamiento local de LLM

Al implementar LLM en la infraestructura interna, se deben cumplir varios requisitos clave para garantizar el rendimiento, la confiabilidad y la escalabilidad.

GPU de alto rendimiento: La inferencia de LLM exige GPU potentes. Las tarjetas de nivel profesional, como las A100, H100 o L40S de NVIDIA, son estándar y ofrecen una gran cantidad de VRAM (40 a 80 GB) para alojar modelos de manera eficiente. Un clúster de 4 a 8 GPU es lo habitual en las implementaciones de mediana escala para gestionar la simultaneidad y el equilibrio de carga.

Memoria del sistema y CPU: La RAM del sistema debe ser al menos el doble de la VRAM de la GPU para admitir el almacenamiento en búfer de datos y las operaciones de tiempo de ejecución. Si bien las GPU se encargan de la computación principal, las CPU admiten el preprocesamiento y la E/S. Las CPU de Intel o AMD para servidores son suficientes para la mayoría de los flujos de trabajo.

Almacenamiento rápido: Se recomiendan las SSD NVMe locales para almacenar pesos, incrustaciones y registros de modelos, ya que admiten tiempos de carga rápidos. Para los modelos de respaldo o compartidos en varios nodos, se puede usar un almacenamiento en red, como el NAS, aunque el disco local sigue siendo superior en cuanto al rendimiento.

Red de baja latencia: Dentro de un clúster multinodo, la red debe admitir un ancho de banda elevado y una latencia baja. Las tareas de inferencia también pueden requerir una comunicación rápida de nodo a nodo. Las configuraciones locales suelen utilizar InfiniBand o Ethernet de 10 a 25 Gbps para mantener un rendimiento predecible.

Orquestación de cómputos: La administración de múltiples GPU y contenedores requiere coordinación. Kubernetes se suele usar para programar cargas de trabajo de GPU, gestionar el escalado automático, el equilibrio de carga y la recuperación ante fallos. Para configuraciones más sencillas, Docker puede ser suficiente, pero Kubernetes ofrece resiliencia empresarial.

Marcos de inferencia: Los marcos como vLLM o TGI de Hugging Face permiten la transmisión, el procesamiento por lotes y la paginación eficientes de los tokens. Estos sistemas optimizan el uso y la latencia de la GPU. Las opciones deben adaptarse al hardware y al caso de uso.

Monitoreo y observabilidad: La visibilidad operativa es vital. Las métricas, como la latencia, el uso de la GPU, el rendimiento y las tasas de error, se deben recopilar mediante herramientas como Prometheus o Grafana. La telemetría rápida respalda las capacidades de auditoría y optimización.

Cumplir con todos estos requisitos de infraestructura, orquestación y observabilidad es esencial antes de alojar los LLM en las instalaciones. Una configuración bien planificada permite ofrecer modelos confiables y eficientes sin depender de nubes públicas.

Marcos de servicio de LLM

Al hospedar LLM en las instalaciones, es vital seleccionar el marco de servicio adecuado. A continuación se muestran las tres principales opciones de código abierto, cada una diseñada para distintas necesidades y cargas de trabajo.

VLLM

vLLM es una biblioteca rápida y flexible para la inferencia y el servicio de LLM, desarrollada en la Universidad de California en Berkeley. Al ser compatible con PageDAttention, administra de manera eficiente la memoria clave-valor y permite la agrupación continua por lotes de las solicitudes entrantes. vLLM también integra opciones de cuantificación como INT4, INT8 y FP8, junto con la decodificación especulativa y la ejecución de gráficos CUDA. Es compatible con despliegues de varias GPU mediante el paralelismo de tensores y canalizaciones, lo que permite una escalabilidad lineal entre nodos. Los usuarios afirman que configurar vLLM puede ser tan sencillo como instalarlo mediante pip y publicar modelos de Hugging Face con una API compatible con OpenAI.

Inferencia de generación de texto (TGI)

TGI es el servidor de inferencias fácil de producir de Hugging Face escrito en Rust y Python. Es compatible con las arquitecturas LLM de código abierto más populares, como LLama, Falcon y GPT-Neox, e implementa optimizaciones como el paralelismo tensorial, el procesamiento continuo por lotes, la atención flash y la cuantificación mediante bitsandbytes o GPT-Q. Su característica más destacada, la transmisión de tokens a través de eventos enviados por el servidor, es compatible con aplicaciones en tiempo real. Como no se requiere ninguna configuración para la implementación, el TGI es particularmente útil para los usuarios que necesitan una configuración rápida y una inferencia eficiente, especialmente cuando las solicitudes son más largas.

Transformador DeepSpeed/Faster

La combinación de la biblioteca FasterTransformer de NVIDIA y el marco DeepSpeed de Microsoft da como resultado una inferencia de múltiples GPU de alto rendimiento. FasterTransformer ofrece núcleos CUDA y C++ bien optimizados que aceleran la carga y reducen la latencia. DeepSpeed-Inference añade compatibilidad con el paralelismo de modelos y canalizaciones y con técnicas de cuantificación novedosas, como MoQ. DeepSpeed-FastGen combina DeepSpeed-MII y DeepSpeed-Inference para permitir el procesamiento continuo por lotes y el SplitFuse dinámico, lo que permite aumentar el rendimiento hasta 2,3 veces y reducir significativamente la latencia en comparación con vLLM.

Elegir el marco adecuado:

Cada marco ofrece capacidades impresionantes. La elección depende de sus necesidades de escalabilidad, del tamaño inmediato, de la tolerancia a la latencia y de las preferencias de facilidad de implementación. ¡Avísame si quieres una comparación más profunda!

Cómo TrueFoundry acelera el alojamiento de LLM local

TrueFoundry transforma el alojamiento local de LLM de un proyecto de ingeniería complejo a un proceso escalable y fluido, todo gestionado desde su clúster de Kubernetes mediante las herramientas y los flujos de trabajo oficiales de TrueFoundry.

Despliegue de LLM

TrueFoundry ofrece un amplio catálogo de modelos con modelos populares de código abierto como LLama, Vicuña, Dolly, Flan-T5, Mistral y Falcon. Implementar uno es tan sencillo como elegirlo en la interfaz de usuario o pegar la URL de un modelo de Hugging Face. En esencia, la plataforma selecciona automáticamente los tipos y tamaños óptimos de GPU, configura el procesamiento por lotes, gestiona la descarga y el almacenamiento en caché de los modelos y transmite imágenes de contenedores para un inicio rápido, todo ello sin intervención manual.

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Soporte para múltiples motores y configuraciones personalizadas

Una vez que se implementan los modelos, TrueFoundry los envuelve en servidores de inferencia mediante VLLM, TGI (Inferencia de generación de texto), SGLang o Triton de NVIDIA, según el modelo y el caso de uso. Los equipos pueden incluso implementar contenedores Docker personalizados que contengan pilas de inferencias especializadas. El enrutamiento continuo hace que las solicitudes posteriores lleguen al mismo módulo, lo que mejora el rendimiento al reutilizar el estado clave-valor almacenado en caché en la memoria.

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Programación optimizada y escalado automático

TrueFoundry se integra con Kubernetes para supervisar las métricas en tiempo real, como la utilización de la GPU, la latencia de la cola de inferencia y las solicitudes por segundo, y ajusta el recuento de réplicas automáticamente. La plataforma preinstala la transmisión de imágenes y el almacenamiento en caché de modelos con CUDA, lo que acelera los tiempos de arranque en frío y permite reducirlos rápidamente a cero cuando está inactiva, lo que optimiza el uso de los recursos.

Infraestructura segura y compatible
Todos los componentes se implementan en su VPC o clúster de Kubernetes local, lo que garantiza que los datos y los modelos nunca abandonen su entorno. Los puntos finales de la API están protegidos con el RBAC, las claves de API y los secretos de Kubernetes. El registro de auditoría rastrea el uso del modelo y los cambios de configuración. La plataforma cumple con los estándares de cumplimiento empresarial, incluidos el SOC-2, la HIPAA y el RGPD, listos para usar.

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Puerta de enlace de API unificada y observabilidad

Los puntos finales de los modelos se pueden registrar en AI Gateway de TrueFoundry para recibir una única API compatible con OpenAI para todos los modelos alojados. El Gateway admite el enrutamiento, la limitación de velocidad, el almacenamiento en caché, las barreras y la lógica de respaldo en comparación con los modelos locales. La telemetría, que incluye el recuento de tokens, la latencia, el uso de la GPU, las visitas a la caché con valores clave y las tasas de errores, se traslada de forma asíncrona a sistemas de observabilidad como ClickHouse, Prometheus o Grafana. Los paneles permiten realizar análisis detallados rápidos y a nivel de usuario.

Experiencia y productividad de los desarrolladores
TrueFoundry resume los detalles de Kubernetes para que los desarrolladores tengan una experiencia de «tres clics» para implementar y probar nuevos modelos, realizar un seguimiento del uso e iterar los trabajos de ajuste. La compatibilidad con los flujos de trabajo de GitOps, las implementaciones canarias y la reversión a través de la interfaz de usuario garantiza entornos de implementación seguros y controlados.

TrueFoundry optimiza el ciclo de vida completo del alojamiento de LLM local, ya que abarca el aprovisionamiento de infraestructura, el escalado, la implementación segura, la observabilidad y las interfaces fáciles de usar. Permite a los equipos lanzar rápidamente modelos lingüísticos de gran tamaño aptos para la producción, sin sacrificar el control, el cumplimiento o el rendimiento.

Casos de uso en el mundo real

Las implementaciones de LLM locales están transformando los sectores en los que la privacidad y la latencia de los datos son las principales prioridades. En el sector sanitario, los hospitales utilizan los programas de aprendizaje automático locales para resumir las notas de los pacientes, facilitar la documentación clínica y generar informes de alta. Estos modelos funcionan dentro de una infraestructura segura, se alinean con las regulaciones de la HIPAA y reducen el riesgo de exposición.

En el sector financiero, las organizaciones implementan modelos locales para procesar las transcripciones de llamadas sobre ganancias, automatizar los informes de cumplimiento y generar información sobre el mercado interno. Dado que la información financiera confidencial no sale del entorno, las empresas pueden mantener el control regulatorio y la auditabilidad.

Los casos de uso del gobierno y la defensa dependen de los LLM privados para analizar documentos clasificados o servir a los analistas de inteligencia. Al mantener las inferencias completamente contenidas en las instalaciones, las agencias evitan los problemas de filtración de datos.

En los servicios legales, las firmas implementan LLM locales para extraer cláusulas de los contratos, realizar análisis de casos y generar resúmenes, al tiempo que preservan la confidencialidad entre el abogado y el cliente. El alojamiento local garantiza que las comunicaciones privilegiadas permanezcan seguras.

Las operaciones de fabricación y de campo se benefician de los LLM integrados en el dispositivo que generan guías de solución de problemas e interpretan los datos de los sensores in situ. Este modelo evita los problemas de latencia y mantiene los datos privados de forma interna.

Cabe destacar que una empresa del sector sanitario incluida en la lista Fortune 100 utilizó TrueFoundry para implementar más de 30 aplicaciones de LLM locales en las canalizaciones de RAG para la investigación, la cadena de suministro, los recursos humanos y la atención al cliente. El resultado: una infraestructura GenAI lista para escalar y con un tiempo de amortización entre 4 y 5 veces más rápido.

Conclusión

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El alojamiento local brinda a las organizaciones un control, una seguridad y un rendimiento incomparables al mantener los modelos y los datos completamente dentro de su infraestructura. Garantiza el cumplimiento de normativas estrictas y ofrece una baja latencia uniforme para las aplicaciones en tiempo real. Si bien requiere una inversión inicial en hardware y experiencia, los costos totales se estabilizan más allá de la configuración inicial, y la flexibilidad en el ajuste y la orquestación de los modelos ofrece ventajas a largo plazo. TrueFoundry simplifica este proceso al automatizar la implementación, el escalado, la observabilidad y la gobernanza en su entorno, lo que hace que el alojamiento de LLM de nivel empresarial sea práctico y eficiente. Con la plataforma y la planificación adecuadas, el alojamiento de LLM en las instalaciones se vuelve viable y está preparado para el futuro.

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PREGUNTAS FRECUENTES

1. ¿Por qué las organizaciones deberían organizar los LLM in situ en lugar de utilizar la nube?
El alojamiento local ofrece un mayor control, privacidad y cumplimiento, algo fundamental para sectores como la salud o las finanzas. También reduce la latencia de las aplicaciones en tiempo real y garantiza unos costes predecibles, ya que los gastos pasan de la facturación variable en la nube a la inversión de capital en infraestructura.

2. ¿Qué hardware se requiere para el alojamiento de LLM local?
Las GPU de alto rendimiento como la NVIDIA A100 o la H100 son esenciales. Una cantidad suficiente de RAM, SSD NVMe rápidas y redes de baja latencia (por ejemplo, InfiniBand o Ethernet de 25 Gbps) permiten realizar inferencias eficientes. Kubernetes ayuda a organizar las cargas de trabajo y a escalar entre los nodos para garantizar la confiabilidad y el rendimiento.

3. ¿Qué marcos de servicio funcionan mejor para la inferencia de LLM local?
Las principales opciones incluyen vLLM para una transmisión rápida de tokens, TGI para la compatibilidad del modelo Hugging Face con una configuración mínima y DeepSpeed + FasterTransformer para un rendimiento máximo en configuraciones de nivel empresarial. La elección del marco depende de las necesidades de latencia, el tamaño del modelo y la facilidad de implementación.

4. ¿Cómo simplifica TrueFoundry el alojamiento de LLM local?
TrueFoundry automatiza todo el ciclo de vida, desde la implementación del modelo y el escalado automático hasta la observabilidad y la gobernanza, todo dentro de su infraestructura. Es compatible con varios motores de inferencia, protege la exposición a las API y el registro de auditorías, y ofrece una interfaz unificada fácil de usar para los desarrolladores, lo que reduce drásticamente los gastos de ingeniería.

5. ¿Cuáles son los casos de uso comunes de los LLM locales?
Las industrias utilizan los LLM locales para resumir documentos de forma segura, analizar contratos, elaborar informes de cumplimiento, diagnósticos de campo y canalizaciones de RAG. Por ejemplo, una empresa del sector sanitario incluida en la lista Fortune 100 utilizó TrueFoundry para implementar más de 30 LLM locales en todos los departamentos, lo que aceleró la adopción de GenAI y, al mismo tiempo, mantuvo un control total de los datos.

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