Розгортання приватної LLM на Вашому сервері, без передачі даних назовні
Підбираємо open-weight модель під Ваші задачі, розгортаємо її на vLLM у Вашому контурі і даємо API, сумісний з OpenAI. Ваші застосунки переходять на неї без переписування.
Що болить
Служба безпеки не дозволяє відправляти дані клієнтів у ChatGPT чи інші хмарні моделі. Через це AI-проєкти зупиняються на етапі пілоту. Бізнес бачить користь, але не може її взяти.
Ви вже пробували підняти модель самостійно. Вона відповідає повільно, падає під навантаженням, і ніхто не знає, чи вона справді гірша за GPT, чи просто погано налаштована.
Банку чи клініці треба пояснити регулятору і аудитору, де лежать дані і хто має до них доступ. Коли запити йдуть у хмарний API за кордоном, на це питання важко відповісти коротко.
Що будуємо
- Класифікація Ваших даних: що можна обробляти моделлю і в якому контурі
- Порівняння 2-4 open-weight моделей на Ваших реальних задачах
- Розгортання на vLLM з API, сумісним з OpenAI
- Ваш власний сервер або виділений сервер у ЄС (Hetzner, Німеччина)
- Автентифікація, ліміти запитів і журнал звернень до моделі
- Моніторинг швидкості, черги, завантаження GPU і помилок
- Розрахунок вартості власної моделі проти хмарного API
- Підключення одного Вашого застосунку як першого споживача
Що Ви отримуєте
- Працююча модель з API і доступами для Вашої команди
- Звіт про порівняння моделей на Ваших прикладах
- Конфігурація розгортання в репозиторії Вашої компанії
- Дашборд моніторингу і налаштовані алерти
- Інструкція з оновлення моделі і відновлення після збою
Як міряємо результат
- Якість відповідей на Вашому тестовому наборі проти хмарної моделі
- Час відповіді і кількість запитів, які сервер тримає одночасно
- Вартість тисячі запитів у власному контурі
- Частка запитів, що пройшли без помилок за місяць
Системи і стек
Галузі
Питання
Скільки коштує розгортання приватної LLM?
Від $10 000 за проєкт. Ціну визначають розмір моделі, кількість застосунків, вимоги до резерву і чи є у Вас власне залізо. Оренда GPU або купівля сервера оплачується окремо. Після discovery даємо фіксовану оцінку за 2-3 дні.
Чи буде приватна модель така ж розумна, як GPT?
Не завжди. На вузьких задачах, як класифікація, витяг полів або відповіді з бази знань, open-weight моделі часто дають схожу якість. На складних міркуваннях вони можуть поступатися. Ми показуємо це на Ваших прикладах до запуску, а не обіцяємо наперед.
Які дані і доступи Вам потрібні?
Набір із 50-200 реальних прикладів задач, доступ до сервера або дозвіл на оренду, контакт з Вашою службою безпеки. NDA і DPA підписуємо до будь-якого доступу. Ми працюємо за ISO/IEC 27001:2022.
Скільки триває проєкт?
Зазвичай 6–10 тижнів. Перший тиждень іде на discovery і класифікацію даних. Далі порівняння моделей, розгортання, навантажувальні тести і запуск на частині трафіку. Щотижня показуємо робочий результат.
Що буде після запуску?
Можемо супроводжувати систему за SLA: оновлення моделей, моніторинг, реакція на збої. Або передаємо все Вашій команді з документацією і навчанням. Код і конфігурації належать Вам.
Пов’язані послуги
Інші послуги розділу
Опишіть задачу. Відповімо протягом робочого дня, перший дзвінок з фаундером.
Опишіть задачу. Перший дзвінок з фаундером.
Відповімо протягом робочого дня. 30 хвилин, щоб сказати, чи варто це робити і скільки це коштує.