Servidor cloud para hosting LLM na Europa: guia de IA RGPD
O auto-hospedagem de um grande modelo de linguagem oferece controle total sobre quais dados entram no modelo, onde sao processados e quem pode acessa-los. Para empresas europeias, isso nao e apenas um argumento de custo - e um requisito de conformidade. Qualquer prompt contendo dados pessoais de residentes da UE deve ser processado sob jurisdicao da UE conforme o RGPD.
Por que a jurisdicao da UE importa para o hosting LLM
Quando usuarios interagem com um LLM - fazendo perguntas, resumindo documentos - esses prompts frequentemente contem nomes, enderecos de e-mail e outros dados pessoais. Envia-los a uma API hospedada nos EUA significa que os dados pessoais saem da jurisdicao da UE a cada solicitacao.
A auto-hospedagem em um servidor cloud DCXV da UE significa que toda a inferencia permanece dentro das fronteiras da UE. Para aplicacoes de saude, juridicas e financeiras na Europa, a infraestrutura LLM auto-hospedada na UE e o caminho pratico para a conformidade com o RGPD.
Escolhendo tamanho do modelo e quantizacao
- Modelos 7B (Q4, ~4 GB VRAM) - resumo, classificacao, Q&A sobre documentos
- Modelos 13B (Q4, ~8 GB VRAM) - melhor raciocinio, melhor seguimento de instrucoes
- Modelos 34B (Q4, ~20 GB VRAM) - qualidade proxima ao GPT-3.5
- Modelos 70B (Q4, ~40 GB VRAM) - classe GPT-4 para muitas tarefas
Especificacoes minimas para hosting LLM
- Servico CPU (7B Q4) - 16 vCPU, 32 GB RAM, 200 GB NVMe SSD
- GPU entrada (7B-13B, RTX 4090) - 8 vCPU, 32 GB RAM, 24 GB VRAM, 500 GB NVMe
- GPU medio (34B Q4, A100 40 GB) - 16 vCPU, 64 GB RAM, 40 GB VRAM, 1 TB NVMe
- GPU alto (70B Q4, A100 80 GB) - 16 vCPU, 128 GB RAM, 80 GB VRAM, 2 TB NVMe
Configuracao recomendada da DCXV
Os servidores cloud da DCXV fornecem servidores EU com GPU para hosting LLM:
- Servidor GPU, 24 GB VRAM - modelos 7B-13B para copilotos SaaS
- Servidor GPU, 80 GB VRAM - modelos 70B para APIs de producao
- Servidor CPU, 32-64 GB RAM - modelos 7B via llama.cpp para processamento em segundo plano
Contate sales@dcxv.com para disponibilidade de GPU.
Comandos de configuracao rapida
# Opcao 1: Ollama (mais simples)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl enable --now ollama
ollama pull llama3.1:8b
# Expor na rede privada:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
# Opcao 2: vLLM para GPU de alto throughput
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
--host 10.0.0.5 --port 8000 \
--gpu-memory-utilization 0.90
Desempenho esperado
vLLM no RTX 4090, Llama 3.1 8B FP16:
- Geracao (solicitacao unica) - 80-120 tokens/s
- Throughput em lote (8 concorrentes) - 400-700 tokens/s
- Tempo ate o primeiro token - 150-300 ms
Conclusao
A auto-hospedagem de LLMs em infraestrutura da UE e o caminho mais confiavel para IA em conformidade com o RGPD em producao.
