La integración de Llama 4 en Vertex AI representa un nuevo paso en el acceso práctico y escalable a modelos de lenguaje avanzados. Meta ha desarrollado una nueva generación de modelos LLM con enfoque multimodal y eficiencia optimizada, y ahora Google Cloud facilita su uso sin necesidad de gestionar infraestructura técnica compleja. En este artículo exploramos qué significa esto, cómo utilizarlo y qué beneficios ofrece este enfoque de Model-as-a-Service (MaaS).
Qué es Llama 4 y por qué importa
Llama 4 es la versión más reciente de los modelos de lenguaje abiertos de Meta. Cuenta con capacidades multimodales (comprensión de texto e imagen) y una arquitectura tipo Mixture-of-Experts (MoE), lo que significa que solo partes específicas del modelo se activan según la tarea, mejorando la eficiencia y reduciendo costos de ejecución.
Dentro de esta generación destacan dos variantes:
- Llama 4 Scout: Diseñado para funcionar incluso en entornos con una sola GPU, ideal para tareas multimodales y aplicaciones eficientes.
- Llama 4 Maverick: Pensado para tareas complejas de generación, razonamiento y comprensión de imágenes. Es el modelo más inteligente ofrecido por Meta hasta la fecha.
Hasta ahora, acceder a estos modelos implicaba una curva técnica importante: configurar servidores, gestionar GPUs, asegurar escalabilidad… Ahora, con su inclusión en Vertex AI de Google Cloud, todo esto queda automatizado
Qué es Vertex AI y cómo se usa con Llama 4
Vertex AI es la plataforma de Google para el desarrollo y despliegue de modelos de inteligencia artificial. Con el modelo Llama 4 disponible como servicio gestionado (MaaS), cualquier desarrollador puede aprovechar su capacidad sin encargarse de la infraestructura.
Este modelo se encuentra en el Model Garden de Vertex AI, un catálogo con modelos preentrenados, tanto de Google como de terceros. Solo se necesita:
- Aceptar el Llama Community License Agreement desde el panel de Vertex AI.
- Seleccionar el modelo deseado (por ejemplo: llama-4-scout-17b-16e-instruct-maas).
- Llamar a la API utilizando el identificador del modelo y las credenciales de Google Cloud.
No hay pasos de despliegue ni configuración de servidores. La llamada a la API se puede realizar directamente desde tu aplicación.
Ventajas clave del enfoque MaaS con Llama 4
1. Sin gestión de infraestructura
Google se encarga de todo: aprovisionamiento de GPU, actualizaciones de software, escalado, mantenimiento… Es como usar electricidad: solo conectas y usas.
2. Rendimiento garantizado
Se puede reservar capacidad para evitar latencias, incluso en momentos de alta demanda. Esto permite aplicaciones más confiables y predecibles.
3. Seguridad empresarial
Se aplican todos los estándares de seguridad de Google Cloud: cifrado de datos, controles de acceso y cumplimiento normativo.
Ejemplo práctico: peticiones multimodales en Python
Para quienes quieren empezar rápido, Vertex AI permite interactuar con Llama 4 a través del API de tipo ChatCompletion. Por ejemplo:
- Un usuario proporciona una imagen desde Google Cloud Storage (como una foto de la Torre Eiffel).
- Se añade una petición de texto: «Describe este lugar y su importancia histórica».
- El modelo analiza la imagen y responde contextualizadamente.
Este tipo de uso es especialmente útil para apps educativas, herramientas de viaje, catálogos de arte, o asistentes inteligentes.
Consideraciones de costos y cuotas
El uso de Llama 4 como MaaS tiene un modelo de costos transparente: se paga por petición realizada. No hay tarifas adicionales por servidores o infraestructura.
Sin embargo, hay cuotas que regulan la cantidad de solicitudes por minuto u otras variables, dependiendo del proyecto. Estas cuotas pueden ampliarse solicitando ajustes desde la consola de Google Cloud.
Cómo empezar paso a paso
- Ve al Model Garden en Vertex AI.
- Busca «Llama 4» y elige la versión deseada.
- Acepta los términos de uso.
- Copia el ID del modelo.
- Usa el API de ChatCompletion para interactuar.
Google ofrece documentación detallada para adaptar estos pasos a distintos lenguajes de programación.
Con Llama 4 disponible en Vertex AI, se abre una puerta a aplicaciones más avanzadas sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente. Desde asistentes virtuales más inteligentes hasta soluciones educativas con comprensión visual, los desarrolladores ahora tienen una herramienta poderosa, accesible y flexible.