A medida que los LLM de código abierto se vuelven más capaces, muchos equipos están explorando el despliegue local por razones de privacidad, latencia y costo. Esta guía ofrece un enfoque sistemático para la selección de hardware, cubriendo los requisitos de GPU, RAM y almacenamiento para modelos de 7B a 70B parámetros. Incluye un marco de cuatro coordenadas (tamaño del modelo, velocidad de inferencia, tamaño de lote, presupuesto) y una fórmula de capacidad para estimar las necesidades de memoria. Benchmarks verificados de despliegues reales ayudan a los desarrolladores a tomar decisiones informadas sobre las compensaciones entre rendimiento y costo. La guía también aborda tendencias emergentes como configuraciones multi-GPU y cuantización. Para los líderes de ingeniería, es una referencia valiosa para planificar infraestructura de IA local.
Una guía completa sobre la selección de hardware para el despliegue local de LLM, incluyendo fórmulas de capacidad y benchmarks verificados.