Архитектура
Схема вычислений, хранения, сети, доступа и интеграций с учётом существующей инфраструктуры.
01 / ON-PREMISE AIЛокальный ИИ внутри инфраструктуры компании
Локальный ИИ внутри инфраструктуры компании
под вашим контролем.
Проектируем и разворачиваем локальные LLM и AI-сервисы там, где находятся данные: на серверах заказчика, в частном облаке или изолированном контуре.
01 / КОГДА ПОДХОДИТЗадачи, для которых
Задачи, для которых
нужен инженерный подход
- 01
Данные нельзя передавать во внешние AI API
- 02
Нужна работа при ограниченном доступе к интернету
- 03
Важно контролировать версии моделей и качество ответов
- 04
Есть стабильная нагрузка и требуется прогнозируемая экономика
02 / СОСТАВ РАБОТЧто входит
Что входит
в результат
Модели
Выбор и тестирование LLM, VLM и embeddings на данных и сценариях заказчика.
Инфраструктура
Спецификация GPU-серверов, хранилищ и программного стека без привязки к одному поставщику.
Эксплуатация
Мониторинг, журналирование, резервирование, обновление моделей и критерии приёмки.
03 / ПРОЦЕССОт гипотезы
От гипотезы
к проверяемой системе
- 01
Нагрузка и ограничения
Фиксируем сценарии, объём запросов, требования к задержке и границы контура.
- 02
Тест моделей
Сравниваем подходящие модели на репрезентативных примерах заказчика.
- 03
Расчёт инфраструктуры
Определяем конфигурацию оборудования, запас мощности и совокупную стоимость владения.
- 04
Развёртывание
Настраиваем сервисы моделей, доступ, наблюдаемость и интеграционные интерфейсы.
- 05
Приёмка
Проверяем качество, производительность, отказоустойчивость и готовность команды.
04 / ВОПРОСЫ
Коротко о важном
Всегда ли нужно покупать новое оборудование?
Нет. Сначала оцениваем доступные ресурсы и проводим тест на существующей инфраструктуре или временном стенде. Спецификация появляется после замеров, а не до них.
Может ли система работать полностью без интернета?
Да, если модели, зависимости, обновления и интеграции заранее подготовлены для изолированного контура. Конкретная схема зависит от требований эксплуатации.
Как выбирается локальная LLM?
По качеству на задачах заказчика, требованиям к памяти, скорости, лицензии, языкам и возможностям сопровождения. Размер модели сам по себе не является критерием выбора.
05 / СТАРТ ПРОЕКТАНачнём с задачи,
Начнём с задачи,
данных и результата
На первой встрече разберём сценарий, ограничения и реалистичный путь к проверяемому прототипу.
Обсудить задачу ↗