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Inovação e IA

Aplicando LLMs privados em VPS: arquitetura de referência – OTH HOST

12 nov, 2025 OTH HOST

Executar LLMs privados em VPS garante controle sobre dados e permite personalização profunda. Para que o projeto seja sustentável, é essencial definir uma arquitetura de referência que alinhe hardware, software, segurança e observabilidade. Neste artigo, apresentamos um blueprint completo para rodar modelos de linguagem de grande porte em infraestrutura OTH Host.

1. Objetivos da arquitetura

  • Manter dados sensíveis dentro do ambiente controlado.
  • Fornecer performance consistente para inferência e treinamento leve (fine-tuning).
  • Viabilizar escalabilidade horizontal conforme demanda.
  • Garantir monitoramento, segurança e automação de deploys.

2. Camada de infraestrutura

Escolha VPS ou servidores dedicados com os seguintes requisitos:

  • CPU de alto desempenho (AMD EPYC, Intel Xeon) e/ou GPUs conforme tamanho do modelo.
  • 128 GB de RAM ou mais para modelos médios a grandes.
  • Armazenamento NVMe para velocidade de leitura/escrita.
  • Rede privada entre nós para comunicação segura.

A OTH Host oferece opções com GPUs dedicadas e clusters bare metal para workloads intensivos.

3. Containerização e orquestração

  • Empacote componentes em containers (Docker/Podman).
  • Orquestre com Kubernetes ou Nomad para escalabilidade e gestão de recursos.
  • Use operadores específicos (Kubeflow, KubeRay) para workloads de IA.

4. Componentes principais

  1. API Gateway: gerencia requests, autenticação e rate limiting (Kong, Envoy).
  2. Serviço de inferência: frameworks como vLLM, text-generation-inference ou LLaMA.cpp para modelos quantizados.
  3. RAG (opcional): indexação de documentos com FAISS/Milvus e pipeline de retrieval.
  4. Banco de dados: armazena logs de prompts, histórico e configurações (PostgreSQL, MongoDB).

5. Segurança e isolamento

Implemente:

  • Rede privada e VPN para comunicação entre serviços.
  • Autenticação forte (JWT, OAuth2), quotas por cliente e logging auditável.
  • WAF/IDS na borda e encriptação TLS end-to-end.

6. Observabilidade

Monitore métricas, logs e traces:

  • Prometheus/Grafana para CPU, GPU, memória e latência.
  • Loki/Elastic para logs de prompts e respostas.
  • Alertas para anomalias (tempo de resposta alto, uso excessivo).

7. Automação e CI/CD

Automatize deploys com pipelines GitOps (Argo CD) ou scripts Terraform/Ansible. Teste versões do modelo em ambientes de staging antes de promoção para produção. Mantenha repositório versionado com imagens e configuração.

8. Segurança de dados

  • Implemente políticas de retenção e anonimização de dados sensíveis.
  • Use cofre de segredos (Hashicorp Vault, AWS Secrets Manager) para credenciais e chaves.
  • Realize backups regulares do índice RAG e modelos fine-tunados.

9. Governança e compliance

Defina limites de uso, políticas de aprovação e auditoria. Avalie requisitos legais (LGPD, GDPR) e mantenha documentação do ciclo de vida do modelo.

10. Escalabilidade

Avalie escalabilidade horizontal (réplicas do serviço de inferência) com balanceadores. Para modelos maiores, considere deduplicação de embeddings e caching de respostas.

Conclusão

Uma arquitetura de referência sólida garante que LLMs privados atendam às expectativas de segurança, performance e governança. A OTH Host fornece infraestrutura flexível, suporte especializado e integração com stack de observabilidade para viabilizar projetos de IA generativa com dados sensíveis.

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