Какие задачи решаем
- Корпоративный ассистент без выхода данных наружу
- Поиск и ответы по внутренним документам
- Обработка обращений, писем, заявок
- Помощник программиста в закрытом контуре
- Замена зарубежных API на свою модель
- Гибрид: чувствительное — локально, остальное — через API
Открытые модели — Qwen, DeepSeek, GLM, Llama, GigaChat в корпоративной поставке — сегодня закрывают большинство рабочих задач: тексты, поиск по документам, код, обработку обращений. Локальное развёртывание нужно, когда данные нельзя отдавать во внешний API: банки, госсектор, медицина, промышленность, коммерческая тайна.
Мы подбираем модель под задачу и бюджет, считаем сервер (свой, арендованный GPU-сервер в России или гибрид: чувствительное — локально, остальное — через API), разворачиваем инференс и отдаём API, совместимый с OpenAI, — ваши системы подключаются без переделок.
Если модели не хватает знаний о компании, подключаем базу знаний (RAG) или дообучаем модель на ваших данных.
Что вы получаете
- Подбор модели и расчёт сервера под нагрузку
- Развёрнутый инференс с API, совместимым с OpenAI
- Права доступа, журналы, мониторинг
- Подключение к вашим системам и инструкция для администраторов
Как выглядит типовой проект
Ассистент по документам в закрытом контуре банка или холдинга
| Этап | Срок | Что делаем |
|---|---|---|
| Диагностика | 1–2 недели | Задачи и нагрузка, требования ИБ, выбор модели и расчёт сервера; сравнение 2–3 моделей на ваших примерах. |
| Пилот | 3–4 недели | Модель на арендованном или вашем GPU-сервере, поиск по одному массиву документов, доступ для 10–30 сотрудников. |
| Промышленная версия | 4–8 недель | Кластер под целевую нагрузку, единый вход, журналы, подключение к порталу и почте. |
Итог: Сотрудники задают вопросы по внутренним документам и получают ответ со ссылкой на источник; данные не покидают контур.
Как идёт проект
- ДиагностикаРазбираем задачу, данные и метрику успеха; оцениваем, окупится ли проект. Итог — план пилота с ценой и сроком.
- Пилот на ваших данныхРабочий прототип на реальных данных или одном объекте. Меряем качество по согласованной метрике.
- Промышленная версияИнтеграция с вашими системами, мониторинг, права доступа, документация.
- СопровождениеДообучение на новых данных, контроль качества, развитие под новые задачи.
Что нужно от вас
- Описание задач и примерная нагрузка (пользователи, запросы в день)
- Требования безопасности: контур, 152-ФЗ, доступ извне
- Сервер или бюджет на него — поможем выбрать и арендовать GPU в России
Статьи по теме
Похожие услуги
LLM API и шлюз · Verstak для команды разработки · AI-стратегия и аудит · Предиктивная аналитика и анализ данных · AI-пилот и MVP
Расскажите задачу — за одну встречу оценим, решается ли она, какие нужны данные и сколько будет стоить пилот. Договор, NDA и документы — от IRI Lab.
Обсудить проект GPU-серверы в РоссииFAQ
Какой сервер нужен?
Зависит от модели и нагрузки. Небольшая модель для отдела работает на одной видеокарте с 24–48 ГБ памяти, крупные модели для всей компании — на нескольких серверных GPU. Точную конфигурацию считаем на диагностике.
Локальная модель хуже ChatGPT?
Лучшие открытые модели близки к флагманам по большинству рабочих задач. Разница заметна на самых сложных рассуждениях — для них можно оставить гибрид с внешним API на неконфиденциальных данных.
Можно без покупки железа?
Да: арендовать GPU-сервер в российском дата-центре. Данные остаются в России, договор и документы — от IRI Lab.
Что с 152-ФЗ?
Модель и данные остаются в вашем контуре или в российском дата-центре; помогаем с моделью угроз и документами.