Разворачиваем языковые модели, AI-агентов и MCP-серверы в вашем контуре: корпоративный сервер, private cloud или on-prem. Данные не покидают периметр — никаких запросов наружу.
Держать AI в своей инфраструктуре — это не паранойя, а нормальное требование для финансов, медицины, юриспруденции и любого бизнеса с конфиденциальными данными.
Облачный AI работает на серверах провайдера. Каждый запрос — данные, которые уходят наружу, логируются и обрабатываются по чужим политикам. Для компаний с чувствительными данными это неприемлемо.
Self-hosted AI разворачивается в вашей инфраструктуре. Языковые модели, агенты и MCP-серверы работают на ваших мощностях, с вашими правами доступа, в вашем сетевом контуре — без единого запроса наружу.
Self-hosted AI даёт полный контроль над данными: запросы и ответы не покидают вашу инфраструктуру, не логируются третьей стороной и не участвуют в обучении внешних моделей. Это критично для компаний с требованиями к конфиденциальности, комплаенсу (GDPR, 152-ФЗ, ISO 27001) и для работы с чувствительными данными.
Запросы к модели, документы и ответы остаются в вашей сети. Никакой передачи наружу, никаких внешних логов и снимков данных.
Соответствие 152-ФЗ, GDPR, ISO 27001 и отраслевым требованиям. Данные обрабатываются там, где это разрешено регулятором.
Никаких лимитов API, изменений тарифов или отключений по чужой политике. Модель доступна 24/7 — в том числе без интернета.
Выбираете модель, настраиваете параметры, при необходимости файнтюните под свои данные. Поведение модели не меняется без вашего ведома.
Стоимость определяется вашей инфраструктурой, а не тарификацией по токенам. Тяжёлые нагрузки — без неожиданностей в счёте.
Через MCP-серверы модель получает доступ к CRM, документам и базам знаний — без передачи этих данных в облако.
Open-source языковые модели: от лёгких (7B) для рутины до тяжёлых (70B+) для сложных задач. Подбираем под задачу и доступные GPU/CPU.
Runtime для запуска LLM: Ollama — удобный API для локальных моделей, vLLM — высокопроизводительный inference-сервер, llama.cpp — CPU-режим без GPU.
Подключаем модель к вашим данным: CRM, документы, таск-трекер, базы знаний, API. Данные остаются в контуре — агент работает внутри.
Агенты на базе self-hosted LLM: research, support, dev — те же сценарии, что и с облачными моделями, но в закрытом контуре.
Интерфейс для команды (Open WebUI) и унифицированный API-прокси (LiteLLM) — переключение между моделями без изменения клиентского кода.
Prometheus + Grafana для метрик инференса, аудит запросов и контроль доступа — всё в вашей инфраструктуре.
Анализ документов, автоматизация отчётности, ассистент по внутренним регламентам. Требования 152-ФЗ, ЦБ, GDPR — всё в контуре.
Клинические данные, медкарты, исследовательская документация. Никаких медицинских данных в облаке — модель работает изолированно.
Анализ договоров, подготовка документов, поиск по прецедентам. Адвокатская тайна — данные не выходят за периметр.
Внутренний ассистент, база знаний, ответы на вопросы по регламентам. Все корпоративные данные остаются внутри сети.
Исследовательские данные, техническая документация, закрытые проекты. Работа без интернета в полностью изолированном контуре.
Технические руководства, документация по оборудованию, ассистент для операционного персонала — без облачного подключения.
Private LLM — языковая модель, развёрнутая в вашей инфраструктуре (on-prem или private cloud). Модель работает на ваших серверах, данные не выходят наружу, вы полностью контролируете доступ, мощности и обновления. Примеры: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek — с запуском через Ollama или vLLM.
Разбираем сценарий, требования к данным и комплаенсу. Оцениваем доступные мощности (GPU/CPU, RAM), сеть и ограничения безопасности.
Выбираем оптимальную open-source модель под задачу и доступное железо. Определяем runtime (Ollama, vLLM) и нужные MCP-коннекторы.
Поднимаем модель в вашей инфраструктуре, настраиваем API, права доступа, интерфейс для команды и интеграции с данными.
Проверяем качество модели на реальных задачах, тестируем безопасность, подтверждаем что данные не покидают контур.
Документируем, обучаем команду, настраиваем мониторинг. Поддержка при обновлении моделей и расширении сценариев.
Self-hosted AI даёт полный контроль над данными: запросы и ответы не покидают вашу инфраструктуру, не логируются третьей стороной. Это критично при требованиях к конфиденциальности, комплаенсу (GDPR, 152-ФЗ) и при работе с чувствительными данными.
Llama (Meta), Mistral, Qwen (Alibaba), DeepSeek, Gemma (Google) и другие open-source LLM. Выбор зависит от задачи, доступного железа и требований к качеству. Для большинства корпоративных задач достаточно 7B–13B моделей на GPU-сервере.
GPU значительно ускоряет инференс, но не обязателен. llama.cpp запускает модели на CPU — медленнее, но работает на любом сервере. Для продуктивной работы с командой рекомендуем GPU: от RTX 3080 для лёгких моделей до A100/H100 для тяжёлых.
Облачные модели (GPT-4, Claude) сейчас мощнее большинства open-source аналогов. Self-hosted — компромисс: вы жертвуете частью качества ради контроля и приватности. Для задач с чувствительными данными это оправданный выбор; для задач без требований к конфиденциальности — облако может быть удобнее.
Один из инженеров команды свяжется с вами в течение рабочего дня.
Спасибо — заявка получена. Свяжемся с вами в течение рабочего дня.
