LLM locales y privados on-premise.

¿Cómo desplegar un LLM local on-premise para una empresa?.

Empieza eligiendo el modelo y evaluando el hardware — antes del primer inference

El despliegue de un LLM local on-premise consta de varios pasos secuenciales: elegir el modelo open-source (Llama 3, Mistral, Qwen y similares) según tu tarea y presupuesto de hardware, preparar el servidor o nube privada, instalar el entorno de ejecución (Ollama, vLLM, llama.cpp), configurar el API gateway para integrarlo con los sistemas corporativos y ajustar los permisos de acceso. Es fundamental verificar que los datos realmente no salen del perímetro, lo cual se comprueba a nivel de reglas de red.

1. 1Define la tarea: resumen de documentos, búsqueda en base de conocimiento, asistente de chat o generación de texto.
2. 2Evalúa los requisitos de hardware: GPU/CPU, VRAM y RAM necesarias según el tamaño del modelo (7B, 13B, 70B parámetros).
3. 3Elige el modelo open-source: Llama 3, Mistral, Qwen u otro según tu tarea e idioma de los datos.
4. 4Prepara el servidor o nube privada: red aislada, firewall, acceso exterior cerrado.
5. 5Instala el entorno de ejecución: Ollama para un inicio sencillo o vLLM/llama.cpp para alto rendimiento.
6. 6Configura la REST API o un gateway compatible con OpenAI para integrar con las aplicaciones corporativas.
7. 7Revisa las reglas de red: confirma que el modelo no tiene conexiones salientes a servidores externos.
8. 8Lanza el piloto con datos reales, mide el rendimiento y la precisión — luego escala.

¿En qué se diferencia un LLM local de la IA en la nube?.

La diferencia clave es adónde van los datos y quién controla el modelo

Los servicios de IA en la nube (OpenAI, Google Gemini, Anthropic) procesan tus datos en sus servidores: es rápido y no requiere infraestructura propia, pero los datos salen del perímetro de la empresa. Un LLM local on-premise corre en tu hardware: las consultas y los documentos permanecen dentro, y tú controlas el modelo y su comportamiento por completo. El coste inicial es mayor, pero resulta más económico con gran volumen de consultas porque no hay pago por tokens.

¿Qué modelos open-source son adecuados para el despliegue corporativo on-premise?.

Llama y sus equivalentes son líderes open-source para despliegue privado

Entre los modelos de lenguaje open-source para despliegue on-premise destacan Llama 3 (Meta AI) con pesos abiertos, Mistral y Mixtral (Mistral AI), Qwen (Alibaba Cloud) y Phi (Microsoft). La elección depende de la tarea (resumen, búsqueda, generación de código), la VRAM disponible y los requisitos multilingues. Llama 3 es la opción más contrastada para escenarios corporativos: gran comunidad, soporte activo de herramientas y pesos abiertos para uso comercial respetando las condiciones de licencia de Meta.

En resumen

En resumen: cuándo necesitas un LLM local y qué esperar.

Los LLM locales on-premise son la solución para negocios que no pueden enviar datos a servicios externos: abogados, médicos, financieros, administraciones públicas. Los modelos open-source como Llama se despliegan en tu servidor o nube privada: los datos no salen del perímetro, el GDPR se cumple por defecto y no hay pago por tokens con alto volumen de consultas. Un piloto tarda entre 1 y 4 semanas según la tarea y la infraestructura. La IA en la nube arranca más rápido, pero el LLM local da control total sobre el modelo y su comportamiento. Pide presupuesto: prepararemos el plan de despliegue y el presupuesto de «IA y automatización» en 24–48 horas.

Preguntas frecuentes.