Полный контроль с локальным развёртыванием LLM

Получите полный контроль над вашей AI-инфраструктурой с локально развёрнутыми большими языковыми моделями. Помогаем развернуть, оптимизировать и управлять LLM на ваших серверах для повышенной приватности, снижения затрат и неограниченной масштабируемости.

Что мы предлагаем

Настройка и конфигурация локальных LLM

Комплексные решения для локального AI-развёртывания:

Выбор модели: Подбор подходящих open-source моделей для вашего кейса
Оптимизация железа: Конфигурация серверов для оптимальной производительности LLM
Квантизация: Уменьшение размера моделей с сохранением качества
Настройка мульти-GPU: Распределение моделей на несколько GPU

Кастомное дообучение моделей

Адаптация моделей под вашу специфическую предметную область:

Дообучение на ваших проприетарных данных
Интеграция предметно-специфичных знаний
Кастомное обучение инструкциям
Оптимизация производительности для ваших кейсов

Управление инфраструктурой

Надёжная инфраструктура для продакшн-развёртываний:

Балансировка нагрузки и масштабирование
Конфигурации высокой доступности
Восстановление после сбоев и резервное копирование
Мониторинг и оптимизация ресурсов

Сервисы интеграции

Подключение локальных LLM к вашим приложениям:

Разработка RESTful API
Создание SDK для различных языков
Аутентификация и ограничение скорости
Кэширование и оптимизация производительности

Ключевые преимущества

Приватность данных
Храните чувствительные данные в вашей инфраструктуре. Никаких данных внешним API — полный контроль и соответствие требованиям.

Экономическая эффективность
Исключите затраты на токены. Платите только за инфраструктуру, достигая значительной экономии при масштабе.

Кастомизация
Дообучайте модели на ваших данных без ограничений. Создавайте по-настоящему специализированный AI для вашей области.

Контроль производительности
Оптимизируйте задержки и пропускную способность под ваши требования без внешних зависимостей.

Независимость
Никакого vendor lock-in. Полный контроль над версиями моделей, обновлениями и стратегиями развёртывания.

Используемые технологии

Модели: Llama 3, Mistral, Mixtral, Phi-3, Qwen
Движки инференса: vLLM, TGI, Ollama, LM Studio
Фреймворки: PyTorch, Transformers, PEFT, LoRA
Квантизация: GPTQ, AWQ, GGUF
Развёртывание: Docker, Kubernetes, Ray Serve

Кейсы использования

Здравоохранение и медицина

Анализ данных пациентов с соблюдением HIPAA
Обработка медицинской документации
Системы поддержки клинических решений
Анализ исследовательских данных

Юридические услуги

Анализ и проверка контрактов
Генерация юридических документов
Помощь в исследовании дел
Проверка соответствия

Финансовые услуги

Безопасный финансовый анализ
Системы оценки рисков
Регуляторное соответствие
Управление внутренними знаниями

Производство

Анализ контроля качества
Оптимизация производства
Техническая документация
Аналитика цепочки поставок

Наш процесс

Оценка и планирование
- Оценка ваших требований
- Анализ аппаратных возможностей
- Выбор подходящих моделей
- Определение метрик успеха
Настройка инфраструктуры
- Конфигурация серверов и GPU
- Установка движков инференса
- Настройка систем мониторинга
- Внедрение мер безопасности
Развёртывание модели
- Развёртывание выбранных моделей
- Оптимизация производительности
- Дообучение при необходимости
- Валидация выходов
Интеграция и тестирование
- Разработка API и SDK
- Интеграция с приложениями
- Нагрузочное тестирование
- Аудит безопасности
Обучение и передача
- Обучение команды
- Предоставление документации
- Настройка постоянной поддержки
- Передача знаний

Начать работу

Готовы развернуть собственные LLM? Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваши инфраструктурные потребности и узнать, как локальное развёртывание LLM может принести пользу вашей организации.

Локальное развёртывание LLM