Локальное развёртывание LLM
Устанавливаем открытые языковые модели (Llama, Mistral и др.) на вашем собственном сервере — без облака и без передачи данных наружу.
ЛОКАЛЬНЫЙ AI · БЕЗОПАСНОСТЬ · АВТОНОМНОСТЬ
Внедрение и настройка ИИ
Разворачиваем собственный ИИ прямо в вашем офисе: данные никогда не покидают периметр компании, а автоматизация, аналитика и умные ассистенты работают быстро, безопасно и без интернета.
Об услуге
Что это и как мы это делаем
Локальный AI решает одну конкретную проблему: пользоваться языковыми моделями хочется, а отправлять во внешний сервис договоры, медицинские карты, персональные данные или коммерческую переписку нельзя. Мы разворачиваем открытые модели — Llama, Mistral, Qwen — на серверах внутри вашей инфраструктуры. Модель работает в вашей сети, запросы не уходят наружу, а при отключённом интернете система продолжает функционировать.
Основная ценность появляется не от самой модели, а от подключения к ней ваших данных. Мы строим поиск по внутренним документам (RAG): регламенты, договоры, техническая документация и переписка становятся базой знаний, у которой сотрудник спрашивает обычным языком и получает ответ со ссылкой на источник. Сюда же добавляются права доступа — сотрудник видит в ответах только то, что ему и так разрешено. Мы подбираем модель под ваше железо, честно считаем требования к GPU и говорим прямо, если конкретную задачу дешевле закрыть облачным API — в этом случае вам подойдёт наша услуга AI-автоматизации процессов.
Что мы предлагаем
Наши возможности
Полная конфиденциальность данных
Вся обработка происходит внутри вашей инфраструктуры: документы, переписка и внутренние базы не покидают офис и не попадают к третьим лицам.
Автоматизация процессов
Настраиваем локального ИИ-ассистента для обработки заявок, документооборота, поддержки клиентов и внутренних рутинных задач.
Предиктивная аналитика
Анализируем накопленные данные компании локальными моделями — прогнозы, отчёты и инсайты без риска утечки за пределы контура.
База знаний и RAG
Подключаем ИИ к внутренним документам и базам данных по технологии RAG, чтобы ответы опирались на актуальные данные компании.
Подбор и настройка оборудования
Рассчитываем необходимые мощности, подбираем сервер и GPU, настраиваем и оптимизируем систему под нагрузку вашей компании.
Кому подходит
Когда стоит обращаться
- По требованиям безопасности, регулятора или клиентского договора данные нельзя передавать во внешние сервисы.
- У компании накопился большой объём внутренних документов, и найти в них нужное быстро невозможно.
- Сотрудники уже пользуются публичными чат-ботами для рабочих задач — и вы хотите вернуть это в контролируемый контур.
- Нужна работа AI в изолированной сети или на объекте с нестабильным интернетом.
Как мы работаем
Наш процесс
- 01
Анализ задач
Изучаем процессы компании и определяем, где локальный ИИ даст максимальный эффект — автоматизация, аналитика или поддержка.
- 02
Проектирование инфраструктуры
Подбираем сервер, GPU и архитектуру развёртывания под объём данных и нагрузку без выхода в интернет.
- 03
Установка модели
Разворачиваем и настраиваем языковую модель локально, тестируем производительность и качество ответов.
- 04
Интеграция
Подключаем ИИ к внутренним системам, документам и базам данных компании через безопасные локальные каналы.
- 05
Тестирование и безопасность
Проверяем изоляцию от интернета, права доступа и устойчивость системы к нагрузке перед запуском.
- 06
Запуск и поддержка
Запускаем систему в работу и обеспечиваем дальнейшее сопровождение, обновления моделей и масштабирование.
Технологии
Инструменты и технологии
OllamaLlama 3MistralLangChainPythonDockerNVIDIA CUDAQdrant
Наши работы
Проекты по этой услуге
SecureKazAI
Локальная AI-платформа для крупных организаций. Защищённое корпоративное решение: все возможности искусственного интеллекта — без передачи конфиденциальных данных за пределы контура компании.
Vue.js · Django · AIВопросы и ответы
Частые вопросы по услуге
Какое оборудование нужно для локального AI?
Это зависит от размера модели и числа одновременных пользователей. Для небольшой команды и модели среднего размера обычно достаточно одного сервера с профессиональной GPU; для десятков одновременных пользователей или крупных моделей потребуется несколько GPU. Мы считаем конфигурацию до начала работ и подбираем модель под то железо, которое вы готовы приобрести, — а не наоборот.
Локальная модель слабее ChatGPT или Claude?
В общих задачах — да, крупные коммерческие модели пока сильнее. Но для типовых корпоративных сценариев (поиск по документам, суммаризация, извлечение данных, черновики писем) разница на практике невелика, а выигрыш в приватности и предсказуемости стоимости — принципиален. Мы тестируем несколько моделей на ваших реальных данных и показываем результат до внедрения.
Как AI получит доступ к нашим внутренним документам?
Через RAG: документы индексируются в векторную базу внутри вашей сети, и модель отвечает, опираясь на найденные фрагменты, с указанием источника. Права доступа при этом сохраняются — сотрудник получает ответы только по тем документам, к которым у него уже есть доступ в системе.
Чем это отличается от вашей услуги AI-автоматизации?
Локальный AI — про то, где работает модель: мы разворачиваем её внутри вашей инфраструктуры, чтобы данные не покидали компанию. AI-автоматизация — про то, что модель делает: обработка документов, чат-боты, прогнозы, компьютерное зрение. Услуги часто комбинируются: сначала поднимаем локальную модель, затем строим на ней конкретные сценарии автоматизации.
Смотреть ещё