← Все направления

Локальные модели и on-premise AI

Разбираем on-premise AI без инфраструктурной прокрастинации: требования безопасности, качество моделей, стоимость владения, RAG, мониторинг и границы применимости.

Обсудить пилот

Где обычно болит

  • Есть требование не отдавать данные наружу, но непонятно, какие модели потянут задачи.
  • Команда тратит месяцы на инфраструктуру до проверки бизнес-сценария.
  • Сложно сравнить качество, стоимость и риски локального и облачного подхода.

Как работаем

  1. Формулируем требования к данным, latency, качеству и безопасности.
  2. Проводим сравнительный тест локальных моделей и облачных API.
  3. Проектируем RAG, контуры доступа и наблюдаемость.
  4. Даем архитектуру пилота и план эксплуатации.

Примеры сценариев

Закрытая база знаний

RAG по внутренним документам без отправки данных в публичные сервисы.

Гибридный контур

Локальные модели для чувствительных данных, облака для задач без риска.

Другие B2B-направления

Пилот за 2-4 недели

Начинаем с процесса, где есть данные, владелец и понятная метрика. После пилота видно, стоит ли масштабировать.

Написать в Telegram30 минут без обязательств