Despliegue LLM en VPS: Tu Propio Modelo de IA sin Dependencias Externas
Despliega modelos LLM open-source (Llama 3, Mistral, Gemma) en tu VPS con Docker y Nginx SSL. Sin costes de API por token, sin datos saliendo de tu infraestructura, sin dependencia de proveedores externos. Ideal para empresas con requisitos GDPR estrictos o volúmenes de inferencia altos.
Sin coste por token — inferencia ilimitada
Datos 100% en tu servidor EU
GDPR compliant by design
Beneficios principales
Sin coste variable por token — la inferencia es ilimitada una vez desplegado el modelo
Datos 100% en tu infraestructura — nada sale a APIs externas (OpenAI, Anthropic, Google)
GDPR compliant by design: procesamiento en servidores europeos bajo tu control total
Modelos open-source de última generación: Llama 3.3, Mistral, Gemma, Qwen — comparables a GPT-4 en muchas tareas
API REST compatible con OpenAI — integración directa con tus aplicaciones existentes sin reescribir código
RAG privado opcional: conecta el modelo a tu base de conocimiento interna sin exponer datos a terceros
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo me recomiendas para mi caso?
Depende del caso de uso. Para atención al cliente y FAQ en español, Llama 3.3 70B o Mistral Large ofrecen resultados excelentes. Para análisis de documentos técnicos, Qwen2.5 72B destaca en razonamiento. Para equipos con VPS de capacidad limitada, Gemma 2 9B o Llama 3.2 3B son muy eficientes. Hacemos un análisis de tu caso específico antes de recomendar.
¿Qué VPS necesito?
Para modelos de 7-13B parámetros (cuantizados a 4-bit): 16 GB RAM, 4 vCPU, 50 GB SSD. Para 30-70B parámetros: 32-64 GB RAM, 8+ vCPU. Con GPU dedicada los tiempos de respuesta son 5-10x más rápidos. Recomendamos Hetzner (Alemania) o OVH (Francia) por precio, ubicación EU y fiabilidad.
¿Puedo conectarlo a mis aplicaciones actuales?
Sí, si tus aplicaciones ya usan la API de OpenAI, el cambio es prácticamente transparente: solo cambias la base URL del endpoint. No necesitas reescribir código. Si usas n8n, LangChain o cualquier orquestador de agentes, la integración es directa.
¿Qué pasa cuando sale una versión nueva del modelo?
Con el plan de mantenimiento, gestionamos las actualizaciones de modelos de forma periódica. Te notificamos cuando hay versiones significativamente mejores y coordinamos la actualización con tiempo de inactividad mínimo (normalmente menos de 5 minutos).
Despliegue LLM en VPS: Tu Propio Modelo de IA sin Dependencias Externas
Infraestructura IA privada EU-hosted. Modelos open-source como Llama, Mistral o Gemma corriendo en tu servidor, bajo tu control.
Sin coste variable por token — la inferencia es ilimitada una vez desplegado el modelo
Datos 100% en tu infraestructura — nada sale a APIs externas (OpenAI, Anthropic, Google)
GDPR compliant by design: procesamiento en servidores europeos bajo tu control total
Modelos open-source de última generación: Llama 3.3, Mistral, Gemma, Qwen — comparables a GPT-4 en muchas tareas
API REST compatible con OpenAI — integración directa con tus aplicaciones existentes sin reescribir código
RAG privado opcional: conecta el modelo a tu base de conocimiento interna sin exponer datos a terceros
Características Técnicas
Docker + Nginx SSL
Despliegue containerizado con HTTPS, reverse proxy y arranque automático
API compatible con OpenAI
Endpoint REST drop-in replacement — tus apps existentes no necesitan cambios
Panel de administración
Interfaz web para gestionar modelos, ver métricas de uso y configurar parámetros
RAG privado
Conecta el LLM a documentos internos con vector search — sin exponer datos a terceros
Gestión de usuarios
Acceso multi-usuario con roles y límites de uso por cuenta
Monitorización 24/7
Alertas automáticas ante caídas, actualizaciones de modelos y backups periódicos
Cómo Funciona
1
Análisis: requisitos de privacidad, volumen de inferencia y modelo óptimo
2
Selección del VPS: recomendación de proveedor EU con las especificaciones necesarias
3
Despliegue: Docker, modelo, Nginx SSL y API endpoint en producción
4
Integraciones opcionales: panel de admin, RAG, gestión de usuarios
5
Handover: documentación completa y formación del equipo técnico
Preguntas Frecuentes
¿Qué modelo me recomiendas para mi caso?
Depende del caso de uso. Para atención al cliente y FAQ en español, Llama 3.3 70B o Mistral Large ofrecen resultados excelentes. Para análisis de documentos técnicos, Qwen2.5 72B destaca en razonamiento. Para equipos con VPS de capacidad limitada, Gemma 2 9B o Llama 3.2 3B son muy eficientes. Hacemos un análisis de tu caso específico antes de recomendar.
¿Qué VPS necesito?
Para modelos de 7-13B parámetros (cuantizados a 4-bit): 16 GB RAM, 4 vCPU, 50 GB SSD. Para 30-70B parámetros: 32-64 GB RAM, 8+ vCPU. Con GPU dedicada los tiempos de respuesta son 5-10x más rápidos. Recomendamos Hetzner (Alemania) o OVH (Francia) por precio, ubicación EU y fiabilidad.
¿Puedo conectarlo a mis aplicaciones actuales?
Sí, si tus aplicaciones ya usan la API de OpenAI, el cambio es prácticamente transparente: solo cambias la base URL del endpoint. No necesitas reescribir código. Si usas n8n, LangChain o cualquier orquestador de agentes, la integración es directa.
¿Qué pasa cuando sale una versión nueva del modelo?
Con el plan de mantenimiento, gestionamos las actualizaciones de modelos de forma periódica. Te notificamos cuando hay versiones significativamente mejores y coordinamos la actualización con tiempo de inactividad mínimo (normalmente menos de 5 minutos).
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Una solicitud completa, una propuesta clara y pagos ligados a lo que entregamos.
Formulario completo o agente → propuesta por correo o WhatsApp → aceptación y reunión opcional si la necesitas.
20 %
Al comenzar
Tras aceptar la propuesta y resolver las dudas, primer pago para iniciar la implementación.
40 %
Con tu demo personalizada
A la entrega de una demostración de tu solución con datos ficticios.
40 %
Con todo en producción
Cuando la solución esté funcionando con las plataformas y datos reales de tu negocio.
Los porcentajes se aplican al importe de implementación. Los pagos se tramitan a través de la cooperativa Isommedia. Los posibles costes recurrentes se detallan por separado en la propuesta.