Развертывание приватной LLM на Вашем сервере, без передачи данных наружу
Подбираем open-weight модель под Ваши задачи, разворачиваем ее на vLLM в Вашем контуре и даем API, совместимый с OpenAI. Ваши приложения переходят на нее без переписывания.
Что болит
Служба безопасности не разрешает отправлять данные клиентов в ChatGPT или другие облачные модели. Из-за этого AI-проекты останавливаются на пилоте. Бизнес видит пользу, но не может ее взять.
Вы уже пробовали поднять модель сами. Она отвечает медленно, падает под нагрузкой, и никто не знает, правда ли она хуже GPT или просто плохо настроена.
Банку или клинике в Украине нужно объяснить регулятору и аудитору, где лежат данные и у кого к ним доступ. Когда запросы уходят в облачный API за границей, коротко на этот вопрос не ответить.
Что строим
- Классификация Ваших данных: что можно обрабатывать моделью и в каком контуре
- Сравнение 2-4 open-weight моделей на Ваших реальных задачах
- Развертывание на vLLM с API, совместимым с OpenAI
- Ваш собственный сервер или выделенный сервер в ЕС (Hetzner, Германия)
- Аутентификация, лимиты запросов и журнал обращений к модели
- Мониторинг скорости, очереди, загрузки GPU и ошибок
- Расчет стоимости своей модели против облачного API
- Подключение одного Вашего приложения как первого потребителя
Что Вы получаете
- Работающая модель с API и доступами для Вашей команды
- Отчет о сравнении моделей на Ваших примерах
- Конфигурация развертывания в репозитории Вашей компании
- Дашборд мониторинга и настроенные алерты
- Инструкция по обновлению модели и восстановлению после сбоя
Как измеряем результат
- Качество ответов на Вашем тестовом наборе против облачной модели
- Время ответа и число запросов, которые сервер держит одновременно
- Стоимость тысячи запросов в собственном контуре
- Доля запросов без ошибок за месяц
Системы и стек
Отрасли
Вопросы
Сколько стоит развертывание приватной LLM?
От $10 000 за проект. Цену определяют размер модели, число приложений, требования к резерву и есть ли у Вас свое железо. Аренда GPU или покупка сервера оплачивается отдельно. После discovery даем фиксированную оценку за 2-3 дня.
Будет ли приватная модель такой же умной, как GPT?
Не всегда. На узких задачах, вроде классификации, извлечения полей или ответов из базы знаний, open-weight модели часто дают похожее качество. На сложных рассуждениях они могут уступать. Мы показываем это на Ваших примерах до запуска, а не обещаем заранее.
Какие данные и доступы нужны?
Набор из 50-200 реальных примеров задач, доступ к серверу или согласие на аренду, контакт в Вашей службе безопасности. NDA и DPA подписываем до любого доступа. Мы работаем по ISO/IEC 27001:2022.
Сколько длится проект?
Обычно 6–10 недель. Первая неделя уходит на discovery и классификацию данных. Затем сравнение моделей, развертывание, нагрузочные тесты и запуск на части трафика. Каждую неделю показываем рабочий результат.
Что будет после запуска?
Можем сопровождать систему по SLA: обновления моделей, мониторинг, реакция на сбои. Или передаем все Вашей команде с документацией и обучением. Код и конфигурации принадлежат Вам.
Связанные услуги
Другие услуги раздела
Опишите задачу. Ответим в течение рабочего дня, первый звонок с фаундером.
Опишите задачу. Первый звонок с фаундером.
Ответим в течение рабочего дня. 30 минут, чтобы сказать, стоит ли это делать и сколько это стоит.