Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) transformaram a forma como empresas criam chatbots, assistentes internos, análise de documentos e automação de atendimento. No entanto, expor dados sensíveis para serviços públicos pode não ser opção. A solução é executar LLMs em VPS privadas, mantendo controle sobre dados, personalização e custos. Este artigo explora casos de uso, requisitos de hardware/software e boas práticas para hospedar LLMs em infraestrutura OTH Host.
1. Por que usar LLM privado?
- Privacidade: dados internos não saem do ambiente controlado.
- Customização: fine-tuning com informações proprietárias, adaptando o modelo ao vocabulário da empresa.
- Disponibilidade: evitar limites de API e garantir funcionamento mesmo com falhas externas.
- Custo previsível: pagar pela infraestrutura, não por requisições.
2. Casos de uso
- Chatbots corporativos que respondem perguntas sobre políticas internas.
- Assistentes de suporte técnico integrados ao banco de conhecimento.
- Automação de análise de contratos, sumarização e extração de dados.
- Ferramentas de ideação e redação assistida para times de marketing.
3. Requisitos de hardware
O hardware depende do tamanho do modelo:
- Modelos pequenos (1-7B parâmetros): rodam em CPU de múltiplos núcleos e 16-64 GB de RAM com quantização.
- Médios (7-13B): recomendável GPU dedicada (ex.: NVIDIA A100, L4) ou CPU com 128 GB de RAM.
- Grandes (30B+): requer múltiplas GPUs ou clusters com inferência distribuída.
A OTH Host oferece VPS com CPU de alta performance, servidores dedicados com GPUs e clusters bare metal para workloads intensivos.
4. Stack de software
- Frameworks: Hugging Face Transformers, LangChain, LLaMA.cpp, Text-Generation-WebUI.
- Serviços de inferência: vLLM, FasterTransformer, TensorRT.
- Orquestração: Docker/Podman para empacotamento, Kubernetes para escalabilidade.
- Observabilidade: Prometheus/Grafana para métricas, Loki para logs, tracing com OpenTelemetry.
5. Otimização e quantização
Para reduzir custo e acelerar inferência:
- Quantize modelos em 4-bit ou 8-bit (ex.: GPTQ, AWQ) preservando qualidade.
- Use técnicas de Low-Rank Adaptation (LoRA) para fine-tuning leve.
- Ative caching de tokens para conversas longas.
6. Segurança e isolamento
Implemente:
- Rede privada e VPN para acesso seguro ao endpoint.
- Controle de acesso com autenticação forte e logs auditáveis.
- Proteção contra data exfiltration (limite de output, monitoramento de requisições).
- Backups e snapshots dos modelos e dados de treinamento.
7. Integração com dados internos
LLMs privados podem se conectar a bases corporativas usando Retrieval-Augmented Generation (RAG). Estruture:
- Indexação de documentos com vetores (FAISS, Milvus, Elasticsearch).
- Controle de versões e curadoria de dados para evitar respostas desatualizadas.
- Rotinas de reindexação e limpeza.
8. Monitoramento e métricas
- Métricas de latência, throughput, uso de CPU/GPU e memória.
- Logs de prompts/respostas (com cuidado com dados sensíveis).
- Feedback dos usuários para ajuste de prompts e fine-tuning.
A OTH Host fornece dashboards prontos e SRE 24/7 para alertas críticos.
9. Governança e ética
Defina políticas contra respostas indevidas, bias e vazamento de dados. Implemente filtros, moderação e processo de auditoria contínua.
Conclusão
Executar LLMs privados em VPS da OTH Host garante controle total sobre dados e performance. Com hardware sob medida, suporte especializado e integração com o ecossistema de monitoramento, sua empresa pode explorar IA generativa mantendo confiabilidade e segurança.