En los últimos meses hemos visto avances espectaculares en el campo de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT, Bard y LLaMA, que han revolucionado por completo el sector. Descubre la evolución de los LLMs leyendo What is GPT-4 and Why Does it Matter?
La aparición de Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM y otros proyectos de código abierto ha traído modelos con licencia comercial que compiten con las capacidades de ChatGPT. Esto significa que ahora las personas con perfil técnico pueden ajustar y desplegar LLMs tanto en plataformas en la nube como en servidores locales. Esta accesibilidad ha democratizado el uso de los LLMs y permite a más usuarios aprovechar su potencial.
A medida que el acceso a modelos punteros se vuelve más abierto, ha llegado el momento de definir una estrategia óptima de despliegue para LLMs. Para ello, es clave sopesar las ventajas e inconvenientes de ejecutarlos en la nube o en servidores locales.
Ventajas de usar LLMs en la nube
Veamos algunos de los beneficios de utilizar modelos de lenguaje grandes en la nube:
Escalabilidad
El entrenamiento y el despliegue de LLMs requieren muchos recursos de cómputo y almacenamiento. En ocasiones, el entrenamiento necesita varias instancias con GPUs de alta gama, algo que solo pueden cubrir los servicios en la nube con recursos escalables bajo demanda.
Eficiencia de costes
Si no cuentas con hardware de alto rendimiento para ejecutar LLMs, optar por la nube puede ser más rentable. Con los servicios cloud, pagas solo por lo que usas y, a menudo, GPUs y CPUs están disponibles a precios más ajustados.
Facilidad de uso
Las plataformas en la nube ofrecen APIs, herramientas y frameworks que simplifican enormemente la creación, el entrenamiento y el despliegue de modelos de aprendizaje automático.
Servicios gestionados
Los proveedores cloud se encargan de la configuración, el mantenimiento, la seguridad y la optimización de la infraestructura, reduciendo así de forma considerable la carga operativa.
Modelos preentrenados
Las plataformas en la nube ya ofrecen acceso a los últimos LLMs preentrenados, que puedes ajustar con datasets propios y desplegar fácilmente en la nube. Es muy útil para montar un flujo de machine learning de extremo a extremo.
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Echa un vistazo a estas plataformas cloud que proporcionan herramientas y modelos preentrenados:
- NVIDIA: NeMo Large Language Models (LLM) Cloud Service
- Hugging Face: Inference Endpoints
- AWS: Amazon Titan
- MosaicML: Inference
- Paperspace: The GPU cloud built for Machine Learning
Inconvenientes de usar LLMs en la nube
Como con cualquier tecnología, también hay desventajas al usar LLMs en la nube:
Pérdida de control
Al utilizar servicios de ML gestionados en la nube, tienes menos control y visibilidad sobre la infraestructura y la implementación.
Dependencia del proveedor
Si entrenas LLMs en una plataforma cloud, será difícil migrarlos a otra distinta. Además, depender de un único proveedor conlleva riesgos, especialmente ante cambios de políticas y precios.
Privacidad y seguridad de los datos
Tus datos residen en los servidores del proveedor en distintas regiones del mundo, por lo que debes confiar en que los mantendrán seguros.
Costes elevados
Entrenar y ejecutar LLMs a gran escala puede seguir siendo caro. Los costes de cómputo y almacenamiento se acumulan con el tiempo.
Latencia de red
La comunicación con modelos que se ejecutan en la nube introduce cierta latencia, lo que los hace menos ideales para aplicaciones en tiempo real.
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Ventajas de ejecutar LLMs en local
Ahora que hemos visto pros y contras de ejecutar LLMs en la nube, analicemos los mismos puntos para ejecutarlos en local. Entre las ventajas están:
Más control
Tienes más control sobre el hardware, el modelo entrenado, los datos y el software con el que prestas el servicio. Puedes configurar para cumplir normativas específicas, optimizar el entrenamiento y la inferencia y mejorar el rendimiento de los LLMs.
Menores costes
Si ya cuentas con el hardware necesario, ejecutarlo en local puede salir más barato que pagar la nube.
Menor latencia
Ejecutar un LLM en local puede ofrecer ventajas claras en latencia, reduciendo el tiempo entre la solicitud y la respuesta del modelo. Es clave en aplicaciones como chatbots o servicios de traducción en vivo, que dependen de respuestas en tiempo real.
Mayor privacidad
Al entrenar y ejecutar LLMs en local, ganas control sobre tus datos y modelos, lo que te permite establecer salvaguardas sólidas para proteger información sensible.
Inconvenientes de ejecutar LLMs en local
Estos son algunos de los inconvenientes de ejecutar LLMs en local:
Coste inicial más alto
Montar servidores locales para ejecutar LLMs puede ser costoso si no dispones de hardware y software de alta gama.
Complejidad
Ejecutar LLMs en local puede ser complejo, llevar tiempo y añadir carga operativa. Hay muchas piezas en juego y debes configurar y mantener tanto el software como la infraestructura.
Escalabilidad limitada
No puedes escalar hacia arriba o abajo bajo demanda. Ejecutar varios LLMs puede requerir más potencia de cómputo de la que permite una sola máquina.
Disponibilidad
Los servidores locales son menos resilientes. Si se produce un fallo del sistema, el acceso a tus LLMs queda en riesgo. En cambio, las plataformas en la nube ofrecen varias capas de redundancia y menos tiempo de inactividad.
Acceso a modelos preentrenados
Puede que no tengas acceso inmediato a los últimos LLMs de vanguardia para su ajuste fino y despliegue.
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Factores a tener en cuenta al elegir una estrategia de despliegue de LLMs
Necesidades de escalabilidad
¿Cuántos usuarios tienes ahora y cuántos modelos necesitas ejecutar para cubrir los requisitos? Además, ¿piensas usar los datos para mejorar el modelo? Esta información determinará si necesitas una solución en la nube.
Requisitos de privacidad y seguridad
¿Operas en un ámbito donde la privacidad del usuario y la protección de datos son críticas? ¿Existen leyes estrictas o políticas corporativas de privacidad? Si la respuesta es sí, es necesario desarrollar una solución on‑premises.
Restricciones de coste
Si trabajas con un presupuesto limitado y tienes hardware capaz, ejecutar los modelos en local puede resultar más económico.
Facilidad de uso
Si tu nivel técnico es menor o cuentas con un equipo reducido, desplegar y gestionar modelos puede ser un reto. En estos casos, las plataformas cloud suelen ofrecer herramientas plug-and-play que simplifican el proceso y lo hacen más accesible.
Necesidad de los modelos más recientes
¿Necesitas acceso a los modelos de lenguaje más avanzados? Las plataformas en la nube suelen proporcionar los modelos de última generación, para que puedas aprovechar sus capacidades más punteras.
Previsibilidad
Puedes controlar el coste de la infraestructura on‑premises. Esto te permite prever el presupuesto, a diferencia de los costes variables asociados al uso de servicios en la nube.
Problemas de dependencia del proveedor
La infraestructura on‑premises reduce el riesgo de dependencia del proveedor, pero exige más autogestión.
Tolerancia a la latencia de red
Si tu aplicación exige respuestas en tiempo real y baja latencia, elegir un entorno local es la mejor opción para lograr el rendimiento deseado.
Experiencia del equipo
Si tu equipo ya está familiarizado con herramientas y servicios cloud, optar por la nube es la opción ideal. Implementar una solución nueva y aprender herramientas distintas conlleva costes en tiempo, dinero y recursos humanos.
Conclusión
En este artículo hemos visto los pros y contras de ejecutar LLMs en la nube frente a hacerlo en local. La estrategia óptima depende del tamaño y la complejidad del modelo, las necesidades específicas de la aplicación, el presupuesto y los requisitos de seguridad y privacidad.
En resumen,
- Las empresas con limitaciones de presupuesto o que prefieren mayor control pueden optar por ejecutar LLMs en local.
- Las empresas que buscan facilidad de uso y un despliegue ágil de LLMs pueden elegir la nube.
En última instancia, decides tú. Es fundamental evaluar con cuidado y sopesar las ventajas e inconvenientes de cada enfoque antes de tomar una decisión informada.
Si quieres profundizar en este tema, consulta el artículo Private Cloud vs. Public Cloud: Which One to Choose?.
