LLaMa, desarrollado por Meta, ofrece un excelente rendimiento en múltiples idiomas y contextos, convirtiéndolo en una opción ideal para aplicaciones de alcance global o multilingüe. Nuestra propuesta te incluye la implementación y el soporte necesarios para que puedas desplegar este modelo en tu propia infraestructura local, garantizando la protección de tus datos y la personalización de sus capacidades. Podrás desarrollar asistentes virtuales, herramientas de procesamiento de lenguaje natural, y otros servicios de IA altamente efectivos sin depender de terceros ni exponer tu información a plataformas externas.
Llama en tu cloud, no en el de Meta
Desplegamos los modelos Llama de Meta sobre infraestructura bajo tu control: en tu propio CPD on-premise o en nuestra nube soberana española sobre GPUs NVIDIA L4 y L40s dedicadas. Llama local significa exactamente eso: ninguno de tus prompts, tus datos de entrada ni las respuestas generadas atraviesan la infraestructura de Meta ni de ningún proveedor estadounidense. La inferencia ocurre donde tú decides, bajo la legislación que tú eliges.
Una propuesta de Llama empresas diseñada para casos donde el endpoint público o las APIs de los proveedores cloud estadounidenses no son viables: requisitos regulatorios sectoriales (banca, salud, defensa, administración pública), políticas internas de protección del dato, soberanía sobre la propiedad intelectual generada con IA, o necesidad de fine-tuning con datasets confidenciales que no pueden cruzar fronteras jurisdiccionales.
Qué incluye nuestro despliegue gestionado de Llama
Despliegue de modelos Llama sobre GPU NVIDIA dedicada
Provisión de modelos de la familia Llama de Meta (Llama 3, Llama 3.1, Llama 3.2, Llama 3.3 según release vigente y especialización) sobre GPU NVIDIA dedicada. Configuración optimizada con runtimes especializados —vLLM, TGI, llama.cpp para casos específicos— para inferencia eficiente, ajuste de parámetros de cuantización según trade-off latencia/calidad, e integración con tu stack de aplicaciones vía API estándar compatible con OpenAI.
Endpoint privado sin telemetría hacia terceros
El modelo se sirve a través de un endpoint privado accesible solo desde tu red corporativa o desde redes autorizadas vía VPN o MPLS. Sin exposición a internet pública, sin proxies externos, sin envío de logs de uso a Meta ni a ningún tercero. Llama on-premise en sentido literal: lo que entra, sale y queda dentro del perímetro que tú defines.
Modalidades: cloud soberano u on-premise
Dos opciones según tu caso:
- En nuestro cloud soberano español: Llama desplegado en nuestros tres CPDs propios neutrales en territorio nacional sobre GPUs NVIDIA L4 / L40s, con todas las certificaciones aplicables (ISO 27001, ISO 27017, ISO 27701, ENS). Modelo pago por uso de la GPU.
- En tu infraestructura on-premise: Llama desplegado y operado sobre tu hardware, en tu CPD, bajo tu control físico completo. Opción habitual para sectores regulados o donde la auditoría interna exige el dato dentro del perímetro corporativo.
Fine-tuning de Llama con datos propios
Soportamos fine-tuning de Llama con técnicas de adaptación eficientes (LoRA, QLoRA) sobre datasets propios del cliente. El dataset, el proceso de entrenamiento y los pesos resultantes permanecen bajo control del cliente en todo momento, sin cruzar fronteras jurisdiccionales. Casos típicos: especialización del modelo en terminología sectorial (jurídica, médica, técnica), adaptación a tono corporativo, mejora de comportamiento sobre dominio específico.
Operación 24×7 del modelo y del runtime
No es un POC. Operamos el modelo en producción: monitorización de latencias y throughput, gestión de versiones cuando Meta libera nuevos releases de Llama, parcheado de seguridad del runtime, observabilidad del consumo de GPU, escalado horizontal cuando crece la carga. Reportes mensuales y SLA contractual sobre la disponibilidad del endpoint.
Por qué Llama local en lugar de un endpoint LLM gestionado por GAFAM
Los endpoints LLM gestionados por proveedores cloud estadounidenses —Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, los propios endpoints de Meta— presentan tres limitaciones que un despliegue local resuelve:
- Trazabilidad del dato. Cuando envías un prompt a un endpoint gestionado, no controlas dónde se procesa exactamente, qué se registra, cómo se almacenan los logs ni quién tiene acceso a esa información. Un despliegue local elimina esa zona gris por diseño.
- Cloud Act y jurisdicción extraterritorial. Los datos procesados en infraestructura de proveedores estadounidenses quedan sujetos al Cloud Act, que permite a autoridades de EEUU exigir acceso a esos datos incluso si se almacenan físicamente en la UE. Esta exposición es uno de los argumentos centrales del concepto de LLM europeo y del cloud soberano.
- Propiedad intelectual y entrenamiento. En endpoints gestionados, los términos de servicio pueden incluir derechos del proveedor sobre el uso de prompts y respuestas para mejora de modelos. Un despliegue local cierra esa puerta: el modelo no aprende de tus datos, ni tus datos enriquecen ningún modelo de terceros.
Como proveedor cloud en España con tres CPDs propios neutrales y experiencia en sectores regulados, ofrecemos las dos modalidades —cloud soberano u on-premise— con la misma garantía operativa.
Casos de uso de Llama empresas
- Asistentes internos sobre conocimiento corporativo. Chatbots y agentes que responden sobre documentación interna, manuales, políticas o histórico operativo, sin que ese conocimiento salga del perímetro de la empresa.
- RAG empresarial sobre datos confidenciales. Pipelines de Retrieval-Augmented Generation con vector stores —Qdrant, Weaviate, PGVector— acoplados al modelo Llama, manteniendo localmente tanto los documentos indexados como las consultas.
- Análisis automatizado de documentos sensibles. Extracción estructurada de información de contratos, expedientes médicos, reclamaciones, dictámenes técnicos. Casos típicos en sector legal, sanitario o pericial.
- Asistencia a desarrollo con modelos especializados. Generación y revisión de código sobre repositorios privados con variantes de Llama optimizadas para programación, sin que el código fuente atraviese servicios de terceros.
- Fine-tuning sectorial. Adaptación del modelo a terminología específica del sector del cliente —legal, médico, industrial, financiero— con datasets propios que no pueden salir de la infraestructura corporativa.
- Cumplimiento normativo sectorial. Casos donde la legislación específica (sanitaria, financiera, defensa) impide procesar información en endpoints externos, incluso de proveedores europeos genéricos.
Licenciamiento de Llama y cumplimiento europeo
Llama se distribuye bajo la Llama Community License de Meta, que permite uso comercial gratuito a la práctica totalidad del tejido empresarial español. Existe una excepción específica: organizaciones con más de 700 millones de usuarios activos mensuales requieren licencia comercial separada de Meta. Para el 99% de los casos B2B en España y la UE, el uso es libre. Confirmamos los detalles de licenciamiento aplicables a tu caso durante el assessment inicial.
Cuando Llama se despliega en nuestra nube soberana española, opera bajo el marco completo de cumplimiento de nuestra infraestructura: residencia del dato en territorio español, legislación europea aplicable, certificaciones ISO 27001, ISO 27017, ISO 27701 y ENS. Para escenarios sujetos a auditoría regulatoria estricta, lo combinamos con nuestro servicio de cloud aislado y seguro, donde el modelo se ejecuta en un entorno sin exposición a internet pública. Si el caso requiere rendimiento extremo sin hipervisor, lo desplegamos sobre servidores BareMetal dedicados con GPU passthrough nativo.
Llama vs DeepSeek vs otros LLMs open-source
Llama y DeepSeek son hoy los dos modelos open-source de referencia para despliegues empresariales soberanos. Tienen perfiles complementarios:
- Llama (Meta) ofrece el ecosistema open-source más maduro: documentación extensa, comunidad activa, soporte amplio en runtimes y herramientas, variantes especializadas (Llama Code, Llama Guard). Es la elección habitual cuando lo que importa es ecosistema y previsibilidad.
- DeepSeek destaca en rendimiento bruto en algunos benchmarks técnicos a coste de inferencia menor, con un perfil más reciente y menos historial productivo. Es la elección habitual cuando lo que importa es relación rendimiento/coste y se acepta un ecosistema más nuevo.
Cuál encaja mejor depende del caso de uso, del perfil del equipo técnico y de los requisitos específicos. Lo evaluamos durante el assessment inicial sin sesgo comercial: la arquitectura de despliegue es la misma para ambos modelos, así que la elección es técnica, no comercial.
Preguntas frecuentes sobre Llama on-premise
¿Por qué desplegar Llama localmente en lugar de usar Bedrock, Azure OpenAI o el endpoint de Meta?
Por tres razones principales: trazabilidad completa del dato, exposición jurisdiccional (los endpoints estadounidenses están sujetos al Cloud Act incluso si los datos se almacenan en la UE) y propiedad intelectual (un despliegue local cierra cualquier reclamación contractual del proveedor sobre prompts o respuestas).
¿Qué versión de Llama desplegáis?
Las últimas versiones estables de la familia Llama de Meta, según release vigente: Llama 3.x para casos generales, variantes especializadas (Code, Guard) según el caso de uso. Actualizamos la versión desplegada en coordinación con el cliente cuando Meta libera releases relevantes.
¿Es legal usar Llama en una empresa europea?
Sí. Llama se distribuye bajo la Llama Community License de Meta, que permite uso comercial gratuito para organizaciones con menos de 700 millones de usuarios activos mensuales —es decir, la práctica totalidad del tejido empresarial español. La cuestión jurídicamente relevante no es el origen del modelo, sino dónde se procesan los datos del cliente, que en nuestro caso permanecen bajo legislación europea.
¿Podéis hacer fine-tuning de Llama con datos de mi empresa?
Sí. Soportamos fine-tuning de Llama con LoRA, QLoRA y full fine-tuning según el caso. Tanto el dataset como los pesos resultantes permanecen bajo control del cliente. Los servicios de consultoría incluyen evaluación de viabilidad, diseño del proceso y validación del modelo resultante.
¿Qué GPUs NVIDIA recomendáis para Llama?
Depende del tamaño del modelo (8B, 70B, 405B parámetros) y del throughput esperado. Para inferencia productiva de modelos pequeños y medianos, NVIDIA L4 es habitual. Para variantes de 70B o fine-tuning, NVIDIA L40s o configuraciones multi-GPU. Dimensionamos el caso durante el assessment inicial.
¿Puedo cambiar de modelo más adelante?
Sí. La arquitectura del despliegue está diseñada para permitir cambios sin reconstruir la infraestructura: GPU, red privada, endpoint e integración con tus aplicaciones se mantienen. Cambias el modelo desplegado encima, o conviven varios modelos en paralelo si el caso lo requiere.
¿Ofrecéis SLA sobre la disponibilidad del modelo?
Sí. SLA contractual sobre la disponibilidad del endpoint privado, con reportes mensuales y crédito automático en caso de incumplimiento. SLA estándar 99,9%, premium 99,95% o crítico 99,99% sobre infraestructura redundada.
¿Llama está disponible en español?
Los modelos Llama 3 y posteriores tienen soporte multilingüe nativo, incluyendo español de alta calidad. Para casos donde se necesita un comportamiento especialmente afinado en castellano técnico o sectorial, ofrecemos fine-tuning específico con corpus en español.