LLM на ваших серверах: ИИ без передачи данных наружу
Разворачиваю open-source модель в вашем контуре и строю поверх неё RAG-ассистента по базе знаний и ИИ-агентов. Коммерческая тайна, персональные данные и 152-ФЗ перестают быть препятствием для внедрения ИИ.
- данных в вашем контуре
- 100%
- внешних API
- 0
- совместимо по архитектуре
- 152-ФЗ
Кому on-premise нужен, а кому — нет
Локальная LLM дороже облака на старте. Продавать её всем подряд — нечестно, поэтому проверьте себя.
Нужен, если
- Регламенты безопасности или заказчики запрещают отправлять данные во внешние API
- В обороте персональные данные, медицинская или банковская тайна (152-ФЗ и отраслевые требования)
- База знаний содержит коммерческую тайну: цены, клиентов, технологии
- Большой объём запросов, при котором оплата облачных токенов дороже своего железа
- Нужна независимость от доступности и тарифов внешних сервисов
Не нужен, если
- Данные не чувствительные — облачный GigaChat или YandexGPT с хранением в РФ дешевле и проще
- Запросов немного: своё железо не окупится против оплаты за токены
- Нет сервера и некому его администрировать (хотя аренда в российском ДЦ решает это)
- Критично максимальное качество свободной генерации, а не ответы по базе знаний
Не уверены, какой вариант ваш? Это выясняется на бесплатном AI-аудите: посчитаем объём запросов, требования к данным и сравним стоимость локального и облачного варианта на ваших цифрах.
Что входит во внедрение
Под ключ: от выбора модели до обученной команды и документации.
Подбор модели и железа
Open-source модели (Llama, Qwen, Mistral) или GigaChat on-premise — под ваши задачи, язык и бюджет. Конфигурация сервера под реальную нагрузку.
Развёртывание в контуре
Установка и настройка inference-сервера, векторной базы и API в вашей сети. Без внешних зависимостей.
RAG поверх базы знаний
Ассистент по вашим документам — тот же, что в облачном варианте, только целиком у вас: со ссылками на источник.
ИИ-агенты и интеграции
Подключение к внутренним системам: CRM, 1С, порталы. Агенты работают с теми же правилами контроля.
Безопасность и доступы
Разграничение прав, журналирование запросов, работа через ваши учётные записи. Согласуется с вашим безопасником.
Обучение и документация
Команда умеет пополнять базу знаний, администратор — сопровождать решение. Исходники и инструкции остаются у вас.
Как проходит внедрение
Качество проверяем на пилоте — до того, как вы потратитесь на железо.
Аудит и расчёт
Оцениваем задачи, объём запросов и требования безопасности. Сравниваем on-premise и облако на ваших цифрах.
Пилот на тестовом стенде
Разворачиваем модель на тестовом сервере, прогоняем реальные вопросы по вашей базе знаний. Вы оцениваете качество до покупки железа.
Продакшен в вашем контуре
Переносим решение на ваш сервер, подключаем каналы и интеграции, обучаем команду. Дальше — гарантия и сопровождение.
Частые вопросы
Данные правда не покидают компанию?
Да. Модель, векторная база и вся обработка работают на ваших серверах в вашем контуре. Внешние API не используются, интернет решению не нужен. Это проверяется: весь трафик решения виден вашим администраторам.
Какое железо нужно для локальной LLM?
Зависит от модели и нагрузки: для типовых задач малого и среднего бизнеса обычно достаточно одного сервера с GPU. Точную конфигурацию подбираю на аудите под ваш объём запросов — покупать железо «на глаз» не придётся. Возможна и аренда выделенного сервера в российском дата-центре.
Локальная модель сильно хуже ChatGPT?
Для свободного общения — да, топовые облачные модели сильнее. Но в задачах по базе знаний (RAG) разница почти незаметна: модель отвечает по вашим документам, а не «из головы». Для типовых сценариев поддержки и внутренних регламентов качества open-source моделей достаточно — это проверяется на пилоте до покупки железа.
Можно ли совместить локальную модель и облако?
Да, гибридная схема — частая практика: чувствительные данные обрабатывает локальная модель, а задачи без таких данных — облачная (GigaChat, YandexGPT). Это дешевле полного on-premise и безопаснее полного облака.
Сколько стоит on-premise внедрение?
Цена зависит от модели, нагрузки и железа, поэтому считается индивидуально — после бесплатного AI-аудита, где я оцениваю ваш объём запросов и требования безопасности. Ориентир по софтверной части сопоставим с обычным внедрением ассистента; железо или аренда сервера считаются отдельно.
Кто сопровождает решение после запуска?
3 месяца гарантийной поддержки бесплатно, дальше — сопровождение по SLA от 15 000 ₽/мес: мониторинг, обновление модели и зависимостей, бэкапы. Могу также обучить вашего администратора самостоятельному сопровождению — исходники и документация остаются у вас.
Посчитаем ваш вариант: локально или облако
Оценю задачи, объём запросов и требования к данным — и честно скажу, нужен ли вам on-premise или хватит облачной модели. Цена — по запросу после аудита.