Introducción

Los modelos lingüísticos grandes como GPT (Generative Pre-trained Transformer) se han convertido en herramientas poderosas para una amplia gama de aplicaciones en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, las empresas deben ser cautelosas al confiar demasiado en estos modelos. Si bien ofrecen precisión y escalabilidad, también tienen limitaciones. Pueden producir respuestas sesgadas o incorrectas debido a las limitaciones en sus datos de entrenamiento, y no son capaces de comprender completamente el contexto y las sutilezas humanas.

Este artículo explorará los beneficios de los modelos de IA autohospedados. Los modelos autohospedados proporcionan a las empresas un mayor control sobre su infraestructura de IA, lo que lleva a una mejor rendimiento, adaptabilidad y privacidad de los datos. Al hospedar el modelo en sus propios servidores, las empresas pueden garantizar que sus datos propietarios permanezcan bajo su control y abordar las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos.

Sin embargo, el autohospedaje también presenta desafíos. Requiere una inversión significativa en hardware y experiencia para administrar y mantener la infraestructura. Además, la responsabilidad de actualizar el modelo para incorporar nueva información y protegerlo contra vulnerabilidades de seguridad recae enteramente en la empresa. Dado el rápido avance de la IA y la ciberseguridad, esta puede ser una tarea exigente.

En general, los modelos lingüísticos grandes representan un avance significativo en la IA, ofreciendo a las empresas el potencial de innovación y mayor eficiencia. Pero sus limitaciones y la complejidad del ajuste fino y el autohospedaje requieren un enfoque cauteloso. Las empresas deben sopesar las ventajas de estas poderosas herramientas frente a los riesgos de dependencia excesiva, imprecisiones y preocupaciones éticas. De esta manera, pueden aprovechar el potencial de los modelos de IA autohospedados al tiempo que mitigan los riesgos asociados con estas tecnologías revolucionarias.

¿Por Qué No Utilizar Simplemente un Modelo en la Nube?

Hay varias razones por las que las empresas y las personas podrían optar por autohospedar modelos de IA. Una de las razones principales es la seguridad de los datos. Al usar modelos de proveedores como OpenAI, existe la posibilidad de que los datos de entrada se utilicen como material de entrenamiento. Al autohospedar, las empresas pueden garantizar que sus datos confidenciales permanezcan bajo su control y no se utilicen para fines de entrenamiento.

Sugerencia: Para evitar que sus datos sean utilizados por proveedores de IA estadounidenses como OpenAI, considere la operación de un modelo de IA “autohospedado”. Esto requiere un servidor con una GPU Nvidia y la configuración apropiada de “torch”. Para proyectos DIY, se recomienda el proyecto de código abierto Ollama (https://ollama.com ). Alternativamente, considere un proveedor alemán de IA como Doku-Chat.de (https://doku-chat.de ) o DataFortress Cloud (https://datafortress.cloud ). Doku-Chat.de también ofrece organización basada en proyectos, funciones de uso compartido/equipo útiles y más.

Otro aspecto importante son los ahorros de costos. Los modelos autohospedados suelen ser gratuitos o requieren tarifas de licencia mínimas en comparación con los altos costos asociados con el uso de modelos de terceros. Esto convierte a los modelos autohospedados en una opción financieramente atractiva para empresas de todos los tamaños.

La protección de la privacidad es otro factor crucial. Al autohospedar, las empresas conservan el control sobre sus datos y pueden garantizar que no se compartan con terceros. Esto es particularmente importante en industrias con regulaciones estrictas sobre la privacidad de los datos.

En resumen, el autohospedaje de modelos de IA ofrece ventajas como una mejor seguridad de los datos, ahorros de costos y protección de la privacidad. Las empresas pueden mantener el control total sobre su infraestructura de IA al beneficiarse de las ventajas de esta poderosa tecnología.

¿Qué Necesito para Operar un Modelo de IA Autohospedado?

Para operar un modelo de IA autohospedado, se requieren recursos específicos. Un componente crucial es un servidor con GPU Nvidia, ya que las GPU proporcionan un alto poder de procesamiento para el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los servidores con GPU Nvidia pueden ser bastante caros, lo que representa una inversión considerable.

Afortunadamente, existen proyectos de código abierto, como Ollama (https://github.com/ollama/ollama) , que simplifican la gestión de los modelos. Ollama ofrece una forma fácil y sencilla de hospedar modelos por cuenta propia. Proporciona herramientas y recursos para simplificar y automatizar el proceso de autohospedaje.

Con Ollama y un servidor con GPU Nvidia adecuado, puede ejecutar su propio modelo de IA y beneficiarse de las ventajas del autohospedaje sin la carga financiera completa de un servidor dedicado.

Es crucial reconocer que operar un modelo de IA autohospedado aún requiere experiencia técnica. Contar con conocimientos de aprendizaje automático y administración de servidores, o consultar con expertos, puede ser útil para configurar y mantener el sistema.

Con los recursos y herramientas adecuados como Ollama, puede ejecutar su propio modelo de IA y aprovechar los beneficios del autohospedaje para mantener el control, proteger los datos y ahorrar costos.

¿Y Qué Tipo de Servidor Necesito para los Modelos?

En primer lugar, evalúe sus necesidades. Los “asistentes de codificación” como GitHub Copilot requieren menos recursos y pueden funcionar con una GPU con aproximadamente 8 GB de VRAM. Para modelos más grandes que se comportan de manera similar a ChatGPT, se necesitan al menos 16 GB de VRAM. Si prevé un rendimiento similar al de GPT-4, necesitará recursos más sustanciales, idealmente un clúster de GPU con al menos 64 GB de VRAM.

A continuación se presenta una breve descripción general de los modelos y sus requisitos de memoria: