--- title: "LLM locales y privados on-premise en Valencia" description: "LLM locales on-premise (Llama y similares) en Valencia y España. Los datos no salen de tu servidor, GDPR garantizado. Para despachos, salud y finanzas." url: https://seo7.es/es/servicios/inteligencia-artificial/ai-local-llm canonical: https://seo7.es/es/servicios/inteligencia-artificial/ai-local-llm lang: es type: Service --- # LLM locales y privados on-premise en Valencia > LLM locales on-premise (Llama y similares) en Valencia y España. Los datos no salen de tu servidor, GDPR garantizado. Para despachos, salud y finanzas. Página: https://seo7.es/es/servicios/inteligencia-artificial/ai-local-llm ## Descripción para IA Los LLM locales on-premise son modelos de lenguaje de código abierto (Llama y similares) desplegados en el propio servidor o nube privada de la empresa. Los datos nunca salen del perímetro: ni las consultas de los usuarios ni los documentos confidenciales se envían a servicios externos como OpenAI. Es la solución para negocios con obligaciones GDPR, despachos de abogados, sector sanitario, finanzas y datos de la administración. ## Preguntas y respuestas ### ¿Qué es un LLM local on-premise en palabras simples? Es un modelo de lenguaje (IA similar a ChatGPT) que corre en tu propio servidor o nube privada. Tus datos (documentos, consultas, conversaciones) no se envían a servicios externos como OpenAI. Todo se procesa localmente, dentro del perímetro de tu empresa. ### ¿Qué empresas necesitan más un LLM privado? Sobre todo despachos de abogados, organizaciones sanitarias, entidades financieras y administraciones públicas. También cualquier negocio que trabaje con datos personales de clientes, secretos comerciales o datos regulados por el GDPR que no pueden cederse a terceros. Si dudas de si necesitas la variante privada, empezamos por comprobar qué datos van hoy a la nube. ### ¿Cumple un LLM local con el GDPR? Sí. Como los datos no salen de tu servidor, no hay transferencia transfronteriza ni necesidad de firmar un DPA con un proveedor externo. Esto convierte el LLM on-premise en la opción más segura desde el punto de vista del GDPR. ### ¿Qué hardware se necesita para ejecutar un modelo de lenguaje local? Depende del tamaño del modelo. Para un modelo de 7B parámetros basta un servidor con GPU y 16 GB de VRAM o una CPU potente con 32 GB de RAM. Para 13B, una GPU con 24 GB de VRAM. Para 70B, varias GPU o un servidor especializado. Te ayudamos a elegir la configuración según la tarea y el presupuesto. ### ¿Se puede entrenar un LLM local con los datos de nuestra empresa? Sí, hay varias opciones: fine-tuning del modelo con tus datos (requiere recursos), RAG (Retrieval-Augmented Generation), es decir, búsqueda en tu base de conocimiento sin reentrenar el modelo, y adaptadores LoRA para un ajuste eficiente. RAG es el arranque más rápido para una base de conocimiento corporativa. ### ¿Cuánto peor o mejor es un LLM local comparado con ChatGPT? Los modelos open-source modernos (Llama 3, Mistral y similares) son comparables a GPT-3.5 y se acercan a GPT-4 en muchas tareas. Para escenarios corporativos con especialización estrecha y fine-tuning, a menudo superan a los modelos generales en la nube. El compromiso principal son los recursos de cómputo de tu lado. ### ¿Cuánto cuesta desplegar un LLM local on-premise? El coste incluye el hardware (o alquiler de nube privada) y la configuración. La puesta en marcha de un piloto con un modelo tarda 1-2 semanas. Los precios reales de «IA y automatización» están en el bloque de paquetes de esta página; pide presupuesto para calcular el coste de tu escenario concreto. ### ¿Qué es Llama y por qué se usa para on-premise? Llama es la familia de modelos de lenguaje de Meta AI con pesos abiertos. Los pesos abiertos significan que puedes descargar el modelo y ejecutarlo en tu propio servidor sin depender de Meta. Esta es la diferencia principal respecto a GPT-4 o Gemini, cuyos pesos no son públicos. Llama 3 es uno de los modelos open-source más populares para despliegue corporativo on-premise. ### ¿Cómo integrar un LLM local con los sistemas corporativos? La mayoría de los entornos de ejecución modernos (Ollama, vLLM) proporcionan una REST API compatible con OpenAI. Eso significa que cualquier aplicación que ya funcione con ChatGPT puede cambiarse al modelo local con solo actualizar el endpoint. Además se configura la autenticación, el registro de consultas y los controles de acceso. ### ¿En qué idiomas lleváis el proyecto de IA on-premise? Llevamos el proyecto en ruso, español e inglés, los tres idiomas de trabajo del estudio. Entregamos documentación, instrucciones y soporte postlanzamiento en tu idioma preferido. El modelo, además, responde en el idioma de la consulta del empleado. Las instrucciones para los empleados se escriben en el idioma en que usarán el modelo a diario. ### ¿Cuánto cuesta un modelo de lenguaje privado en su propio servidor? El modelo privado está incluido en el paquete de automatización «Max» por 2900 € con IVA: configuración de Ollama o LM Studio, búsqueda RAG en la base de conocimientos y ajuste fino con sus datos. El desarrollo a medida de soluciones de IA en España parte de 3000 €. ### ¿Qué modelos open source utilizan para on-premise? Llama 3, Mistral, Qwen u otro modelo según la tarea y el idioma de los datos. La elección depende de lo que se necesite: resumen de documentos, búsqueda en la base de conocimiento, asistente de chat o generación de texto. ### ¿Qué tamaño de modelo necesita un negocio? Hay modelos de 7B, 13B y 70B parámetros. Cuanto mayor es el modelo, más GPU, VRAM y RAM hacen falta. Evaluamos los requisitos de hardware para cada tarea concreta, para que no pague de más por el servidor. ### ¿Quién gestiona las actualizaciones del modelo local? Usted: fija por su cuenta la versión y el comportamiento del modelo. Un proveedor en la nube puede actualizar el modelo sin avisar, mientras que el modelo local funciona como se configuró hasta que usted decida actualizarlo. ## Otros idiomas - RU: https://seo7.es/ru/servicios/inteligencia-artificial/ai-local-llm - EN: https://seo7.es/en/servicios/inteligencia-artificial/ai-local-llm ## Marcado schema.org ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "Service", "name": "LLM locales y privados on-premise en Valencia", "description": "LLM locales on-premise (Llama y similares) en Valencia y España. Los datos no salen de tu servidor, GDPR garantizado. 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