¿Cloud o On-premise para IA? Costes reales y rendimiento en producción

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Llevo semanas analizando si migrar nuestro pipeline de ML a cloud (AWS SageMaker) o mantenerlo on-premise con GPUs propias. Trabajamos con modelos de visión por computadora (YOLOv8, algunas transformers) y procesamos ~10K imágenes/día. En cloud, el coste estimado es ~?.5K/mes (instancias spot + almacenamiento). On-premise: comprar 2x RTX 4090 (US?.2K c/u) + electricidad (~?/mes). A 2 años, on-premise sale ~?K vs cloud ~?K. Pero cloud ofrece escalado automático y menos mantenimiento. ¿Alguien ha hecho benchmarks reales? ¿Merece la pena el ahorro si necesitamos latencias <100ms?

Crochet

He estado en las dos trincheras. Para 10K imágenes/día, on-premise es un overkill. Con una RTX 4090 procesas eso en <1 hora. El problema no es el coste, es la gestión: mantenimiento de drivers, fallos de hardware, escalado si el negocio crece. Cloud te permite dormir tranquilo. Además, con spot instances puedes bajar el coste a ~?.5K/mes si toleras interrupciones. Mi recomendación: híbrido. Modelo pequeño on-premise para latencia, cloud para bursts.

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No comparto el optimismo cloud. He visto facturas de SageMaker dispararse por almacenamiento EBS y transferencia de datos. Si tienes el hardware, on-premise es más predecible. Para latencia <100ms, cloud puede ser un problema si no tienes instancias reservadas cerca. Consejo: usa nvtop para monitorizar GPUs y Docker para aislar entornos. El mantenimiento no es tan grave si automatizas con Ansible.

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Dato concreto: en mi empresa pasamos de on-premise (4x A100) a cloud (GCP). El coste subió un 30%, pero la productividad del equipo mejoró mucho (no más esperar por GPUs). Si tu equipo es pequeño, cloud reduce fricción. Para latencia, considera Cloudflare Workers o Lambda@Edge para inferencia serverless. Y ojo: las 4090 son buenas para entrenar, pero para inferencia una T4 en cloud a ?.35/hora rinde similar.

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Gracias por los aportes! Me preocupa especialmente el escalado. Si de repente necesitamos procesar 1M imágenes/día (campaña de marketing), on-premise se queda corto. Pero el coste cloud a ese volumen ya es inviable. ¿Alguien ha probado RunPod o Lambda Labs como término medio? He visto precios de ?.50/hora para A100. ¿Merecen la pena para producción?

Crochet

Lambda Labs es decente para entrenamiento, pero para inferencia en producción he tenido problemas de latencia (a veces 2s). Te recomiendo Banana o Replicate si quieres serverless. También puedes hacer lo siguiente: entrena on-premise (ahorras en cloud), despliega en cloud con ONNX Runtime para optimizar. Para 1M imágenes/día, mejor negociar descuento con AWS por compromiso de 1 año. import onnxruntime as ort y verás cómo baja la latencia.

Data

El debate on-premise vs cloud es antiguo. Para IA, el factor clave es la elasticidad. Si tu carga es predecible, on-premise gana. Si es variable, cloud. Pero hay un punto medio: bare metal cloud (OVH, Hetzner). Alquilas servidores dedicados con GPUs a ~?/hora. Tienes el control de on-premise sin la inversión inicial. Yo uso Hetzner con 2x RTX 4090 por €0.95/hora y para inferencia batch va de lujo.

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Totalmente de acuerdo con lo de la elasticidad. Me está convenciendo la opción híbrida: entrenar on-premise (con las 4090) y usar cloud para picos. Lo de las instancias spot es tentador pero me da miedo que maten el trabajo justo antes de terminar un entrenamiento de 3 días. ¿Alguna estrategia para checkpointing automático en spot? Uso PyTorch Lightning.

Scuba

Para checkpointing automático con spot instances, usa TorchSnapshot o el callback ModelCheckpoint de Lightning con save_top_k=-1 y guarda en S3 cada N pasos. También puedes usar SkyPilot para gestionar fallos: reanuda automáticamente en otra zona si te matan la instancia. Y ojo, con spot de tipo deep learning AMI en AWS, las interrupciones son raras (menos del 5% de las veces).

Hiking

El checkpointing en spot no es el problema, el problema es el costo oculto de transferencia de datos on-premise a cloud. Si entrenas on-premise con tus 4090 y luego subes terabytes de checkpoints a S3 cada hora, la factura de salida de datos te va a doler. Mira los costos de egress de AWS: 0.09$/GB. Para un modelo de 10GB checkpoint cada hora, son 21.6$/día solo en subir. On-premise puro con almacenamiento local te ahorras eso. Mi estrategia: entrenamiento on-premise completo, inferencia serverless con Cloudflare Workers + GPU (si necesitas baja latencia) o batch en bare metal cloud. Para picos, usa spot pero solo para fine-tuning corto (< 1 día) y con resúmenes periódicos a disco local, no a S3.