5 min de lectura - 13 de mayo de 2025
¿Ejecutando modelos de IA en producción? Descubra cómo los servidores dedicados y el alojamiento VPS sin contador proporcionan una infraestructura rentable para cargas de trabajo de inferencia en tiempo real.
Ejecutar modelos de inferencia en producción es una parte clave de la entrega de aplicaciones de aprendizaje automático a escala. A diferencia del entrenamiento de modelos, que se basa en una infraestructura de GPU pesada, la inferencia suele requerir CPU rápidas, baja latencia y rendimiento constante. Esto hace que los servidores dedicados y los VPS de alto rendimiento sean alternativas convincentes a las plataformas de nube pública.
En esta guía, exploramos cómo alojar modelos de inferencia de forma eficaz en un VPS para cargas de trabajo de IA o en un servidor dedicado para aprendizaje automático, centrándonos en el rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad del ancho de banda.
Lainferencia es la fase del ciclo de vida del aprendizaje automático en la que se utiliza un modelo entrenado para realizar predicciones en tiempo real sobre nuevos datos. Esto puede abarcar desde el reconocimiento de imágenes y la clasificación de textos hasta la detección de fraudes y los sistemas de recomendación.
A diferencia de la formación, que requiere muchos recursos informáticos y es esporádica, la inferencia es a menudo sensible a la latencia y continua, especialmente en entornos de producción.
Aunque la inferencia alojada en la nube puede ser conveniente, muchos desarrolladores y empresas están recurriendo a la infraestructura autogestionada para obtener un mejor control, menores costes y un rendimiento constante.
Un VPS o servidor dedicado garantiza que la CPU, la RAM y el almacenamiento no se compartan con otros inquilinos, lo que es fundamental para mantener tiempos de respuesta y tiempo de actividad constantes.
Los servicios en la nube suelen cobrar en función del uso, especialmente el ancho de banda. El alojamiento en un VPS no medido para la inferencia de IA le permite transferir datos ilimitados a un coste mensual fijo, lo que es ideal para el control de costes en aplicaciones de alto tráfico o con muchos datos.
El autoalojamiento ofrece un control total sobre el sistema operativo, las bibliotecas, el almacenamiento y las políticas de acceso. Esto puede simplificar el cumplimiento de las normativas de protección de datos o las políticas de seguridad internas.
Los modelos de inferencia de IA pueden tener que servir miles de predicciones por segundo. Las redes de alto rendimiento y las E/S rápidas son esenciales para el rendimiento en tiempo real.
A la hora de elegir un VPS para cargas de trabajo de IA o un servidor dedicado para inferencia, esto es lo que hay que tener en cuenta:
Los procesadores multinúcleo (por ejemplo, AMD EPYC, Intel Xeon) son ideales para el procesamiento paralelo, lo que permite al servidor gestionar varias solicitudes de inferencia simultáneamente.
La memoria debe tener un tamaño que permita cargar el modelo por completo en la RAM para lograr una velocidad óptima, especialmente en el caso de modelos lingüísticos o de imágenes de gran tamaño.
Un almacenamiento rápido ayuda a reducir la latencia cuando se cargan modelos o se trabaja con grandes conjuntos de datos. Las unidades NVMe ofrecen IOPS significativamente mayores que las SSD SATA.
Los servicios de inferencia a menudo necesitan responder al tráfico global, transmitir datos o entregar respuestas ricas en medios. Un gran ancho de banda sin límite de datos es óptimo para la escalabilidad y la experiencia del usuario.
Si está desplegando modelos que necesitan un rendimiento constante, un alto rendimiento y un ancho de banda rentable, la ejecución de la inferencia en un servidor dedicado o VPS no medido puede proporcionar una base sólida.
En FDC, ofrecemos:
Tanto si ejecuta modelos ligeros como si sirve miles de predicciones por segundo, nuestra infraestructura está diseñada para soportar un alojamiento de inferencia de IA escalable con control total y sin facturas sorpresa.
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