Установка локального ИИ на сервере компании

Разворачиваем LLM и AI-сервисы внутри защищённого контура или на арендованных GPU-мощностях.

Подбираем инфраструктуру под нагрузку, настраиваем API, роли, логи, резервное копирование и безопасное обновление моделей.

Что входит в локальный AI-контур

Не просто устанавливаем модель, а готовим управляемый сервис для production.
Страница посвящена инфраструктуре и эксплуатации моделей. Если нужен поиск по корпоративным документам, подключаем отдельный RAG-слой после подготовки основного контура.
Расчёт инфраструктуры
Оцениваем VRAM, CPU, RAM, диски, сеть и резерв по нагрузке.
Подбор и оптимизация LLM
Сравниваем модели, квантизацию и движки инференса по качеству и скорости.
Данные внутри контура
Настраиваем SSO, роли, сегментацию сети и аудит обращений к модели.
Мониторинг production
Контролируем доступность, задержку, очередь, ошибки и расход ресурсов.
Резервирование
Фиксируем версии, резервные копии и сценарий восстановления после сбоя.
API и контейнеризация
Разворачиваем сервисы в контейнерах и подключаем их к системам компании.
On-premКонтур компании
GPUРасчёт мощности
RBACРоли и доступы
24/7Мониторинг сервиса

Как проходит развёртывание локального ИИ

Проверяем модель и оборудование на пилоте, после чего готовим воспроизводимую production-конфигурацию.

1

Аудит задач и требований

Определяем сценарии, число пользователей, допустимую задержку, чувствительность данных и требования к доступности.
2

Тест моделей и расчёт ресурсов

Сравниваем модели на примерах компании и рассчитываем конфигурацию сервера или арендуемых GPU.
3

Развёртывание пилотного контура

Настраиваем ОС, драйверы, контейнеры, движок инференса и закрытый API для проверки под нагрузкой.
4

Безопасность и интеграции

Подключаем SSO и роли, ограничиваем сеть, настраиваем журналы и соединение с CRM, 1С или порталом.
5

Production и отказоустойчивость

Добавляем мониторинг, алерты, резервное копирование, регламент обновления и проверенный сценарий отката.
6

Передача в эксплуатацию

Готовим документацию, обучаем ответственных сотрудников и сопровождаем систему после запуска.

AI-проекты с собственной архитектурой и интеграциями

Примеры сервисов, для которых мы проектировали backend, подключение моделей, API и рабочие пользовательские сценарии.

Калькулятор локального AI-контура

Предварительно оцените работы по развёртыванию моделей, инфраструктуры, доступов и мониторинга.

Итого

Описание:Внутренний AI-ассистент, Компактные модели 7-14B

Основная нагрузка

Планируемая нагрузка

Инфраструктура

Класс моделей

Эксплуатация и интеграции

Итого

Описание:Внутренний AI-ассистент, Компактные модели 7-14B
Команда внедрения

Кто разворачивает локальный ИИ

Архитектуру, Python-сервисы и интеграции ведут специалисты, необходимые для запуска и эксплуатации AI-контура.

В проект можно собрать ровно ту команду, которая нужна под ваш контур.

Частые вопросы о локальном ИИ

Это языковая модель или другой AI-сервис, который работает на сервере компании либо в выделенном частном контуре. Запросы и данные не отправляются в публичный сервис без согласованной схемы.
Конфигурация зависит от размера модели, длины контекста, числа одновременных запросов и требуемой скорости. До закупки оборудования мы тестируем модель и рассчитываем VRAM, RAM, CPU, диски и сеть.
Да, если он проходит проверку совместимости и производительности. При дефиците ресурсов можно применить квантизацию, разделить сервисы или перенести часть нагрузки на арендуемые GPU.
Выбор зависит от лицензии и задачи. Работаем с подходящими open-source моделями семейств Qwen, Llama, Mistral, Gemma и другими, предварительно сравнивая качество на данных проекта.
Для обычного инференса доступ в интернет не обязателен. Обновления моделей и зависимостей можно проводить через контролируемый внутренний репозиторий и утверждённый регламент.
Свой сервер удобен при стабильной нагрузке и строгих требованиях к данным. Аренда быстрее для пилота и не требует капитальных затрат. Гибридный вариант позволяет держать данные внутри, а часть вычислений масштабировать в облаке.
Работы по пилотному развёртыванию обычно начинаются от 280 000 рублей без стоимости оборудования и облачных ресурсов. Итог зависит от нагрузки, моделей, интеграций и требований к отказоустойчивости.
Мы настраиваем версии, мониторинг, резервное копирование и процедуру отката. Сопровождение может выполнять наша команда или специалисты заказчика по переданной документации.

Оставьте свои контакты — мы перезвоним, разберёмся в задаче и предложим оптимальный путь. За плечами более 350 проектов, каждый из которых мы запускали с индивидуального подхода. Гарантируем экспертную консультацию в рабочее время.