Alojamiento de machine learning
Infraestructura GPU para todas sus cargas de trabajo de machine learning.
El alojamiento de machine learning significa cosas distintas para equipos distintos, así que seamos precisos sobre lo que hace HostYourAI: servimos modelos abiertos de machine learning, hoy en día grandes modelos de lenguaje, para inferencia. Modelos como Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek y Gemma se ejecutan con vLLM en GPU europeas, detrás de una API compatible con OpenAI. El ajuste fino de modelos abiertos también es posible, definido por proyecto y no como un botón de autoservicio.
Lo que no somos es un clúster de entrenamiento ni una suite genérica de MLOps. Si necesita entrenar un modelo fundacional desde cero, necesita otra infraestructura. Si necesita convertir un modelo abierto ya entrenado en un endpoint de producción fiable dentro de la UE, para eso exactamente se creó esta plataforma.
Por qué alojar machine learning en la UE
La inferencia es donde fluyen los datos sensibles
El entrenamiento ocurre una vez con datos seleccionados; la inferencia ocurre millones de veces con datos reales de los clientes. Ese tráfico en vivo es lo que más le importa al RGPD, y es la parte que hoy puede trasladar a centros de datos europeos sin reentrenar nada.
La latencia debe estar cerca de sus usuarios
Si sus usuarios están en Europa, servir desde Europa elimina un océano de cada viaje de ida y vuelta. En las interfaces de chat con streaming, lo que los usuarios perciben es el tiempo hasta el primer token, y las rutas de red más cortas ayudan en todas las solicitudes.
Control de costes sin apostar por la capacidad
Todo funciona con pago por uso desde un único saldo de crédito prepagado, que se recarga con iDEAL, tarjeta o SEPA. El Router compartido factura por token, el hardware dedicado factura por hora, y la página de precios muestra cómo se combinan ambos. Sin compromisos anuales que haya que adivinar.
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://hostyourai.com/api/v1", api_key="hyai-...") client.chat.completions.create( model="llama-3.3-70b", messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])
Del modelo entrenado al endpoint de producción
Supongamos que su equipo ha elegido, o ajustado, un modelo abierto. Llevarlo a producción sigue aquí un camino conocido. Primero, consulte el catálogo de modelos: más de 100 modelos abiertos, con un estado por modelo (activo, en calentamiento, servible, bajo petición). Si está activo en el Router, puede llamarlo de inmediato por token. Si quiere capacidad garantizada o una variante propia del modelo, despliega instancias GPU dedicadas: vLLM arranca con su propia clave de API cifrada, el despliegue aplica un mínimo de VRAM para que la GPU nunca sea demasiado pequeña para el modelo, y la instancia entra en reposo cuando no se usa. La guía Despliegue su propio LLM con vLLM cubre todo el recorrido, y el Playground le permite verificar el comportamiento antes de escribir una sola línea de código.
| Carga de trabajo | La opción adecuada |
|---|---|
| Prototipos y tráfico bajo y variable | Router compartido, pago por token |
| Tráfico de producción estable con un solo modelo | Instancia dedicada, pago por hora |
| Sus propios pesos de un modelo con ajuste fino | Instancia dedicada con su variante |
| Adaptación de dominio de un modelo abierto | Ajuste fino, definido por proyecto |
| Documentos que fundamentan las respuestas | Base de conocimiento vinculada al Router o a la instancia (RAG) |
Cómo empezar
Todas las opciones hablan el mismo protocolo compatible con OpenAI, así que pasar del prototipo a producción es un cambio de configuración, no una reescritura.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://hostyourai.com/api/v1",
apiKey: "hyai-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-8b",
messages: [{ role: "user", content: "Clasifica este ticket de soporte." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);Preguntas sobre el alojamiento de machine learning
¿Puedo entrenar modelos desde cero en HostYourAI?
No. La plataforma está pensada para servir modelos abiertos para inferencia. El ajuste fino de un modelo abierto existente es posible como servicio por proyecto, pero el entrenamiento a gran escala queda fuera de su alcance.
¿Qué familias de modelos hay disponibles?
Familias de pesos abiertos como Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek y Gemma. El catálogo recoge más de 100 modelos con su estado de servicio actual.
¿Escala la plataforma mi despliegue automáticamente?
No prometemos escalado automático. Las instancias dedicadas son de capacidad fija y entran en reposo cuando no se usan; para un consumo elástico por token se utiliza el Router compartido.
¿Cómo sirvo mis propios pesos con ajuste fino?
Mediante una instancia dedicada: vLLM carga su variante, protegida por su propia clave de API cifrada, en una GPU que cumple el mínimo de VRAM del modelo.
¿Hay soporte para recuperar información de mis propios documentos?
Sí. Puede vincular una base de conocimiento al Router o a una instancia, y el contexto relevante se inyecta automáticamente en las respuestas, con citas de las fuentes en las respuestas sin streaming.
¿Cuánto cuesta el alojamiento?
El uso del Router se factura por token y las instancias por hora, ambos con cargo a un único saldo de crédito prepagado. Para empezar no hay cuotas mensuales fijas.
Todo lo que necesita para la IA
Del alojamiento de modelos a una API de cara al cliente, está pensado para desarrolladores y empresas que quieren que su IA funcione en una infraestructura que realmente controlan, dentro de la UE.
Sus datos y sus modelos permanecen en GPU europeas. Diseñado para cumplir el RGPD.
Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, FLUX y muchos más. Elija uno y estará listo en minutos, sin DevOps por su parte.
Apunte su cliente actual al Router y conserve sus herramientas. Sin reescribir nada, sin dependencia.
De cero a un endpoint listo en minutos
Sin infraestructura que gestionar. Elija un modelo, obtenga una URL compatible con OpenAI y lance.
Elija un modelo
Elija en el Model Garden o pegue cualquier ID de HuggingFace. Defina la VRAM y elija una GPU europea.
Obtenga su endpoint
Desplegamos vLLM, ejecutamos las comprobaciones de disponibilidad y le entregamos una URL lista, compatible con OpenAI y Anthropic, además de una clave de API.
Enrute y lance
Apunte su cliente al Router. Enruta automáticamente a una instancia arrancada, deja las GPU en reposo cuando nadie está conectado y registra cada solicitud.
Privado por defecto
HostYourAI mantiene sus modelos, prompts y datos en GPU europeas. Está pensado para equipos que se preocupan por el cumplimiento normativo, la fiabilidad y un control real.
GPUs and data residency inside Europe. Your prompts never leave the EU.
Run open-weight models with no black boxes or hidden telemetry.
GPUs idle when nobody is online, so you only pay for what you run.
Your infra, your keys, your models. Leave whenever you want.
Funciona con las herramientas que ya utiliza
El Router habla las API de OpenAI y Anthropic, así que se integra directamente en los clientes y SDK que su equipo ya usa. Solo tiene que cambiar la URL base.
Pruebe HostYourAI gratis
Frequently asked questions
Can I run this in the EU?
Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.
Is it GDPR-compliant?
Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.
Is the API OpenAI-compatible?
Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.
What does it cost?
Pay-as-you-go on one prepaid credit balance: the shared router per token or a dedicated GPU per hour. Free to start, no minimum, no fixed monthly fee.
Works with 390+ open models
Text and image models on dedicated EU GPUs. Every model tested on our own hardware.
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