Alojar un LLM en un servidor dedicado: tu IA, tus datos
Ejecuta tu propio modelo de lenguaje de gran tamaño en un servidor dedicado Kimsufi. Recursos reservados, acceso root completo, datacenters certificados ISO 27001: tus prompts y tus documentos permanecen en tu infraestructura. Para empezar con modelos pequeños basta el procesador; para los más grandes, el RISE-GPU-1 aporta un GPU.
¿Por qué alojar un LLM por tu cuenta?
Un LLM (Large Language Model, o gran modelo de lenguaje) es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con enormes volúmenes de texto. Genera, resume, traduce, clasifica o extrae información en lenguaje natural. Es el motor de los chatbots, de los asistentes de redacción, de los agentes IA y de la búsqueda en tus documentos (RAG).
Para usarlo hay dos caminos: llamar a la API de un proveedor (OpenAI, Mistral AI, Anthropic…) o ejecutar localmente un modelo open source, en tu propia máquina. La API del cloud sigue siendo lo más sencillo para empezar y da acceso a los modelos más avanzados. El autoalojamiento toma el relevo cuando una de estas necesidades se vuelve prioritaria:
- Confidencialidad: contratos, datos de clientes, código fuente o expedientes de RR. HH. no salen de tu infraestructura. Ningún prompt se envía a un tercero.
- Coste previsible: un LLM alojado en tu dedicado cuesta el precio de la máquina, sea cual sea el número de peticiones. Los proveedores facturan por token; un uso intensivo y regular hace subir la factura enseguida.
- Personalización: eliges el modelo, su cuantificación, el tamaño de su contexto y tus instrucciones de sistema, y puedes adaptarlo a tus datos con fine-tuning o conectarlo a tu base documental.
- Estabilidad: sin cuota impuesta por un proveedor, sin cambio de versión sufrido. El modelo que validaste sigue siendo el que responde.
Kimsufi, la gama Eco de OVHcloud, entrega servidores dedicados no gestionados: tú instalas y administras el motor de inferencia, el modelo y la interfaz, conservando la mano sobre toda la cadena.
¿Por qué elegir un servidor dedicado Kimsufi para alojar un LLM?
Recursos reservados
Procesador, RAM y almacenamiento no se comparten con nadie: la velocidad de generación de tu modelo no depende de la carga de otros clientes.
Acceso root completo
Instala Ollama, vLLM o el motor que prefieras, selecciona tus modelos y ajusta cada parámetro de inferencia. Nada se impone, de la distribución Linux al formato de los modelos.
Datos bajo control
Datacenters certificados ISO 27001 y protección Anti-DDoS incluida en todas las ofertas: tus prompts y tus documentos permanecen en una máquina que administras.
Coste controlado
El tráfico ilimitado está incluido y no pagas por token: el coste de tu LLM no sube con el número de usuarios o de peticiones.
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Casos de uso: lo que un LLM autoalojado aporta a tu equipo
Un LLM alojado en tu propio servidor rara vez sirve a un solo proyecto. Algunos ejemplos de uso:
- Asistente interno: Open WebUI permite ofrecer a tus equipos un chat privado, a la manera de ChatGPT, sin que ninguna conversación salga de la empresa.
- Búsqueda documental (RAG): el LLM responde a partir de tu base de conocimientos, de tus procedimientos o de tus contratos, citando sus fuentes. Una base vectorial como Qdrant o pgvector indexa los documentos.
- Procesamiento por lotes: clasificar tickets, extraer campos de facturas, resumir actas o anonimizar datos, de noche, sin restricción de tiempo de respuesta.
- Asistente de código: una herramienta como la extensión Continue se conecta a tu endpoint local y ayuda a tus desarrolladores sin enviar su código a un servicio externo.
- Agentes y automatización: tus workflows de n8n o tus agentes llaman al LLM local para clasificar, redactar o decidir, en lugar de una API facturada por llamada.
Un mismo servidor puede alojar varios de estos servicios, a condición de dimensionar la capacidad de memoria y de cálculo para el conjunto.
API del cloud, GPU por hora o servidor dedicado: ¿qué alojamiento para tu LLM?
Cuatro grandes opciones de alojamiento de LLM coexisten, cada una adaptada a un uso:
- La API de un proveedor: ninguna infraestructura que gestionar, los modelos más potentes, una facturación por token. Ideal para prototipar un proyecto o para volúmenes bajos, menos apto para datos sensibles y usos intensivos.
- El GPU cloud por hora: instancias de GPU alquiladas a demanda, útiles para un entrenamiento o un pico de cálculo puntual. El coste varía con el tiempo de uso, y la puesta en marcha se repite en cada sesión si no conservas nada.
- El servidor dedicado: una máquina entera sobre la que tu LLM funciona de manera permanente, con un coste fijo y el control de los datos.
- El on-premise: tu propio hardware en tus locales. Control máximo, pero la compra del hardware, la electricidad, la refrigeración y el mantenimiento corren de tu cuenta.
El dedicado se sitúa entre los dos extremos: el dominio del on-premise, sin la inversión de hardware ni la gestión de un local técnico. Es una opción pertinente para un LLM usado a diario por un equipo o por una aplicación en producción, y el punto de entrada natural del autoalojamiento cuando el cloud público ya no encaja.
¿Qué es un LLM en IA?
Un LLM (Large Language Model) es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con enormes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje natural. Se encuentra en los chatbots, la redacción asistida, la traducción, el análisis de documentos y los agentes IA.
¿Cómo alojar tu propia IA?
Elige una infraestructura (servidor dedicado CPU o GPU), instala un motor de inferencia como Ollama o vLLM, descarga el modelo, expón una API asegurada y vigila los recursos. Prevé también backups y actualizaciones regulares.
¿Se puede alojar un LLM sin GPU?
Sí. Los modelos pequeños cuantificados funcionan en CPU con Ollama, con una generación más lenta que con una tarjeta gráfica. Es apto para pruebas, asistentes internos poco solicitados y procesos por lotes. Para modelos grandes o numerosos usuarios simultáneos, hace falta un servidor con GPU como el RISE-GPU-1.
¿Cuál es la diferencia entre un LLM y una IA?
La inteligencia artificial reúne todas las técnicas que permiten a una máquina resolver problemas: visión, recomendación, robótica, lenguaje. Un LLM es una subcategoría, especializada en el tratamiento del lenguaje natural.
¿Qué LLM open source elegir?
Depende de tu proyecto, del idioma y de tu hardware. Llama, Mistral, Qwen y Gemma cuentan entre las familias más extendidas en autoalojamiento; Mistral AI, editor francés, publica modelos de pesos abiertos. Prueba dos o tres candidatos con tus propios datos antes de elegir.
¿Cuánto cuesta el alojamiento de un LLM?
Con un modelo open source alojado en tu casa no hay facturación por token: pagas la infraestructura. El precio de un servidor Kimsufi depende de la gama (KS, SYS, RISE o RISE-GPU-1), de la configuración y del país; se muestra en cada oferta. El tráfico ilimitado está incluido.