Modelos LLM locales: pros y contras

Escoger entre operar un modelo de lenguaje grande (LLM) en la propia infraestructura o delegar esta tarea a la nube está recibiendo cada vez más atención, probablemente porque cada opción tiene matices que no se aprecian a simple vista. Por supuesto, controlar totalmente el entorno y personalizar hasta el más mínimo detalle se vuelve posible al optar por lo local. Sin embargo, realizar esa apuesta no es para cualquiera: implica asumir un reto técnico y económico que puede asustar a más de uno. Para muchas empresas, decidir entre la nube y la instalación en casa ya es casi como elegir entre la comodidad y la independencia, ambos con sus pros y contras que hay que sopesar bien antes de decidir qué camino seguir.

¿Cuáles son las ventajas reales de un LLM local?

Si bien a primera vista parece que basta con procesar texto, instalar un modelo en los propios servidores lleva la experiencia a otro nivel. Aquí los beneficios no se limitan únicamente al rendimiento técnico, sino que en sectores especialmente exigentes, tener todo bajo control interno puede ser una verdadera carta ganadora en términos de ventaja competitiva a gran escala. Además, en escenarios donde cada segundo cuenta y la privacidad lo es todo, un modelo local suele dejar atrás a las alternativas en la nube.

Control total sobre la privacidad y los datos

El control sobre la privacidad es, francamente, el punto más valorado por quienes no están dispuestos a ceder ni un byte de información sensible. Una vez que todo el procesamiento y almacenamiento ocurre dentro del propio perímetro, la empresa se despreocupa del trasvase de datos fuera de casa. Para muchas, como hospitales, bancos y administraciones públicas, esto no es un lujo, sino una exigencia.

• Soberanía del dato: La información se queda donde tiene que estar, sin paseos ni transferencias a terceros o a otros países.
• Reducción de riesgos: Al no descansar en proveedores externos, se limita mucho la posibilidad de fugas o ataques informáticos inesperados.
• Auditoría simplificada: Cuando todo queda registrado y bajo llave en la propia organización, el seguimiento y los controles son más claros y accesibles.

Rendimiento sin latencia de red

Te lo puedes imaginar: esperar a que una respuesta cruce medio mundo no suele resultar ni rápido ni seguro.

Al tener el modelo en la infraestructura local, la latencia se reduce a mínimos, algo esencial en aplicaciones críticas donde las interrupciones no tienen cabida.

• Aplicaciones críticas: Por ejemplo, en líneas de producción industrial, sistemas de defensa, o asistentes inmediatos en entornos IoT, la dependencia de la red se convierte en una debilidad que nadie desea.
• Rendimiento predecible: Sin los altibajos de la nube, se obtiene una velocidad mucho más regular y estable, característica difícil de igualar por servicios compartidos con varios usuarios.

Ahorro de costes a largo plazo

Por supuesto, invertir fuerte en el arranque resulta imprescindible, aunque a medio camino esa apuesta comienza a compensar. Cuando ya no hay que rendir cuentas a los pagos mensuales por API ni sufrir por los aumentos imprevisibles en la factura por uso intensivo, la economía del proyecto empieza a estabilizarse. En aplicaciones con muchas consultas, el coste total de propiedad adquiere una previsibilidad que suele ser apreciadísima.

¿Qué inconvenientes y costes ocultos debo conocer?

Claro, no todo reluce. Operar modelos LLM en instalaciones propias implica dificultades variopintas: desde el coste inicial hasta el permanente desafío de mantener la tecnología funcionando como un reloj suizo. Detenerse a considerar algunos de estos obstáculos puede salvar al responsable de varios dolores de cabeza.

La elevada inversión en hardware

Muchos se sorprenden al descubrir que la pieza más crítica no es solo una computadora potente, sino que se requieren componentes muy avanzados cuya simple mención ya sugiere desembolsos considerables. El tamaño y la sofisticación del modelo lo dictan todo, haciendo que los requisitos de memoria y computación sean realmente abrumadores.

• GPU con alta VRAM: Incluso para modelos de tamaño medio, como los de 13B parámetros, ya se exige una GPU profesional realmente especializada. Los modelos más grandes, ni hablar: hay que armar auténticos clústeres de tarjetas interconectadas.
• CPU y memoria RAM: Aquí los márgenes no son modestos: decenas o incluso cientos de gigabytes de RAM, y procesadores muy por encima de lo habitual en oficinas estándar.
• Almacenamiento: Los archivos de modelo pueden superar ampliamente los 100 GB. Sin olvidar el espacio que se reserva para el entrenamiento o para guardar los registros de actividad.

La complejidad del mantenimiento y las actualizaciones

En este escenario, el usuario se convierte en responsable absoluto de todos los “mantenimientos”. Mientras que la nube se ocupa de actualizaciones en segundo plano y soporte, aquí no hay red de seguridad: todo depende de la habilidad y organización interna. Bastante exigente para quien no se sienta cómodo con las “tripas” de la inteligencia artificial.

• Instalación y configuración: No basta con saber instalar; hace falta dominar desde dependencias profundas hasta la gestión de versiones y lidiar con incompatibilidades que suelen aparecer en el momento más inesperado.
• Seguridad y parches: El trabajo se redobla: prevenir fallos, aplicar parches y mantener todo actualizado, es tarea indispensable y constante.
• Gestión de concurrencia: En ambientes donde muchos acceden a la vez, hay que montar sistemas para distribuir recursos y evitar cuellos de botella, lo cual puede ser más complicado de lo que parece.

Escalabilidad limitada y consumo energético

Incrementar la capacidad en una infraestructura interna es, sinceramente, mucho más lento y caro que en la nube. El hardware de última generación, como las GPUs, además, consume bastante energía, por lo que el gasto eléctrico no es menor, ni tampoco los sistemas de refrigeración que cada vez son más necesarios para mantener el equipo funcionando bien.

¿Qué equipo necesito para ejecutar un LLM en mi empresa?

Para llevar un LLM al propio entorno empresarial, hay que acertar tanto en el hardware como en el software. La clave está en adaptar el equipo a la dimensión y exigencia del modelo elegido: desde versiones modestas hasta gigantes con decenas de miles de millones de parámetros, la diferencia es notable.

Requisitos de hardware según el tamaño del modelo

La pieza angular de este puzzle es, sin duda, la GPU que gracias a su capacidad para procesar muchas cosas al mismo tiempo hace posible manejar estos modelos. La VRAM marca el límite práctico de lo que podemos ejecutar con soltura.

Fuera de la GPU y la RAM, no se puede dejar de lado la alimentación eléctrica y una refrigeración eficaz. La estabilidad de todo el sistema muchas veces depende de detalles que solo afloran cuando surge una urgencia inesperada.

¿Qué software es imprescindible?

Una vez resuelto el hardware, hay que sumergirse en el software. Aquí los “ingredientes” no son opcionales.

1. Frameworks de Deep Learning: El rey actual es PyTorch, la referencia para la mayoría de desarrolladores de LLM.
2. Librerías de modelos:Hugging Face Transformers permite cargar y experimentar con gran variedad de modelos ya listos para usar, lo cual, sinceramente, simplifica la tarea.
3. Herramientas de optimización: Opciones como NVIDIA TensorRT-LLM marcan la diferencia acelerando la inferencia e incluso permitiendo que los modelos vayan rápidos sobre hardware más modesto.
4. Servidores de inferencia: Si se da el salto a producción, soluciones como NVIDIA Triton Inference Server ayudan a gestionar muchas peticiones sin que el sistema sufra un “atasco”.

¿Es más barato que usar una API como la de GPT-4?

Comparar los costes de una solución local frente a una nube tipo GPT-4 no es tan directo, porque todo gira en torno a cuánto y cómo se va a usar el modelo. En la nube, solo pagas por lo que consumes. Esto es ideal cuando apenas se comienza, aunque si el uso se dispara, la factura también lo hará inevitablemente.

Con servicios en la nube, por ejemplo GPT-4, cada mil tokens tiene un precio concreto, lo que resulta práctico en proyectos pequeños o cuando el presupuesto inicial es muy ajustado. El problema aparece en aplicaciones exigentes, donde las cifras mensuales llegan a asustar. En cambio, quien opta por montar su equipo local sabe que el dinero fuerte se va al principio: una GPU avanzada como la NVIDIA A100 supera con facilidad los 10.000 €. Luego vienen los costes fijos de electricidad y el mantenimiento, claro. No obstante, una vez que la inversión se ha amortizado, cada nueva consulta apenas añade gasto adicional, haciendo que para usos intensivos la opción local se vuelva tentadora.

La decisión ideal no se resume ni en la rapidez ni en el precio por petición. Elementos como la privacidad, el control sobre los datos y la posibilidad de avanzar sin esperar a nadie, suelen cobrar mucho más valor a medida que la empresa se vuelve más dependiente de estos sistemas. Mientras la nube convence por su facilidad de uso y capacidad de escalar automáticamente, la alternativa local responde al deseo de control y autonomía que cada vez más empresas consideran indispensable.

Por cierto, el contexto regulatorio no es poca cosa. Muchas de las decisiones actuales vienen marcadas por la presión para cumplir normativas estrictas como el RGPD. Por ejemplo, las empresas españolas ya estudian implantar soluciones locales o adoptar nubes soberanas que prometen salvaguardar la información estratégica. Para triunfar en este salto, lo más importante es analizar a fondo las necesidades, calcular bien la inversión a futuro y formar a los equipos técnicos capaces de pilotar esta nueva etapa tecnológica con inteligencia y realismo.