Есть требование не отдавать данные наружу, но непонятно, какие модели потянут задачи.
Глеба Кудрявцева
Локальные модели и on-premise AI
Разбираем on-premise AI без инфраструктурной прокрастинации: требования безопасности, качество моделей, стоимость владения, RAG, мониторинг и границы применимости.
Где обычно болит
Команда тратит месяцы на инфраструктуру до проверки бизнес-сценария.
Сложно сравнить качество, стоимость и риски локального и облачного подхода.
Как работаем
Формулируем требования к данным, latency, качеству и безопасности.
Проводим сравнительный тест локальных моделей и облачных API.
Проектируем RAG, контуры доступа и наблюдаемость.
Даем архитектуру пилота и план эксплуатации.
Что отдаем на выходе
Decision memo: local vs cloud vs hybrid
Бенчмарк моделей на ваших задачах
Архитектура on-premise пилота
Оценка стоимости владения и эксплуатационных рисков
Примеры сценариев
Локальные модели > Закрытая база знаний > pilot-ready
Закрытая база знаний
RAG по внутренним документам без отправки данных в публичные сервисы.
Локальные модели > Гибридный контур > pilot-ready
Гибридный контур
Локальные модели для чувствительных данных, облака для задач без риска.
Пилот за 2-4 недели
Начинаем с процесса, где есть данные, владелец и понятная метрика. После пилота видно, стоит ли масштабировать.
без обязательств