ИИ и автоматизация
Языковые модели на вашем сервере: ИИ-мощь без передачи данных во внешние сервисы.
Открытые языковые модели (Llama и аналоги) разворачиваются на вашей инфраструктуре или в частном облаке. Данные не покидают периметр компании, GDPR соблюдается по умолчанию. Подходит для юристов, медицинских организаций, финансовых структур и любого бизнеса, работающего с чувствительными данными.
Локальные LLM on-premise представляют собой языковые модели с открытым исходным кодом (Llama и аналоги), развёрнутые на собственном сервере или в частном облаке компании. Данные не покидают ваш периметр: ни запросы пользователей, ни конфиденциальные документы не отправляются во внешние сервисы вроде OpenAI. Это решение для бизнеса с требованиями GDPR, для юристов, медицины, финансов и госданных. Запуск пилота от 2 недель. Оставьте заявку, и мы вернёмся со сметой за 24-48 ч.
Здесь разбираем локальные и приватные LLM on-premise для бизнеса с повышенными требованиями к конфиденциальности. Объясняем, в чём разница между облачным ИИ и локальными языковыми моделями, какие open-source модели (Llama и аналоги) подходят для корпоративного развёртывания, сколько стоит запуск и как это соответствует требованиям GDPR. Под «локальным LLM on-premise» понимаем языковые модели с открытым кодом, развёрнутые на собственном сервере клиента или в изолированном частном облаке: данные не покидают периметр компании ни при обучении, ни при инференсе. Это принципиально отличает такой подход от коммерческих API вроде OpenAI или Google Gemini, куда данные передаются для обработки на сторонних серверах. Ниже сравнительная таблица облачный ИИ vs локальный LLM, пошаговый план развёртывания, цитата эксперта и ответы на частые вопросы. В конце пакеты по направлению «ИИ и автоматизация» и связанные услуги.
Развёртывание локального LLM on-premise состоит из нескольких последовательных шагов: выбор open-source модели (Llama 3, Mistral, Qwen и аналоги) под вашу задачу и бюджет на железо, подготовка сервера или частного облака, установка среды запуска (Ollama, vLLM, llama.cpp), настройка API-шлюза для интеграции с корпоративными системами и тонкая настройка прав доступа. Критично убедиться, что данные действительно не выходят за периметр: это проверяется на уровне сетевых правил.
Облачные ИИ-сервисы (OpenAI, Google Gemini, Anthropic) обрабатывают ваши данные на своих серверах: это быстро и не требует инфраструктуры, но данные покидают периметр компании. Локальный LLM on-premise работает на вашем железе: запросы и документы остаются внутри, а вы полностью контролируете модель и её поведение. Это дороже на старте, но дешевле при большом объёме запросов, ведь платы за токены нет.
| Параметр | Облачный ИИ (OpenAI и аналоги) | Локальный LLM on-premise |
|---|---|---|
| Приватность данных | Данные отправляются на серверы провайдера | Данные не покидают ваш сервер |
| Контроль над моделью | Ограниченный: провайдер обновляет модель без уведомления | Полный: вы фиксируете версию и поведение модели |
| Соответствие GDPR | Требует DPA с провайдером, риски трансграничной передачи | GDPR соблюдается по умолчанию: данные внутри периметра |
| Стоимость при большом объёме | Растёт пропорционально числу токенов | Фиксированная инфраструктурная стоимость |
| Скорость запуска | Минуты: API-ключ и готово | 1-4 недели с учётом настройки инфраструктуры |
Среди open-source языковых моделей для on-premise развёртывания выделяются Llama 3 (Meta AI) с открытыми весами, Mistral и Mixtral (Mistral AI), Qwen (Alibaba Cloud) и Phi (Microsoft). Выбор зависит от задачи (суммаризация, поиск, генерация кода), объёма VRAM и требований к многоязычности. Llama 3 остаётся наиболее проверенным выбором для корпоративных сценариев: большое сообщество, активная поддержка инструментов, открытые веса для коммерческого использования при соблюдении лицензионных условий Meta.
«Meta выпускает модели Llama с открытыми весами — это позволяет компаниям запускать ИИ на собственной инфраструктуре и сохранять данные внутри периметра, не передавая их во внешние сервисы.»
Локальные LLM on-premise подходят бизнесу, которому нельзя передавать данные во внешние сервисы: юристам, врачам, финансистам, госструктурам. Open-source модели вроде Llama разворачиваются на вашем сервере или в частном облаке: данные не покидают периметр, GDPR соблюдается по умолчанию, платы за токены при большом объёме запросов нет. Запуск пилота занимает 1-4 недели в зависимости от задачи и инфраструктуры. Облачный ИИ быстрее в старте, но локальный LLM даёт полный контроль над моделью и её поведением. Оставьте заявку, и мы соберём план развёртывания и смету по направлению «ИИ и автоматизация» за 24-48 часов.
ИИ и автоматизация
n8n, Make, GPT-API, голосовые боты и OCR документов, от 490 € разово. Считаем часы, которые съедает рутина, и автоматизируем именно их: базовая автоматизация работает через 4-5 дней.
Начинаем с разбора процессов: находим места, где человек вручную переносит данные из письма в таблицу и из таблицы в CRM, и убираем именно их. Внедряем один раз, дальше автоматизации работают сами, абонплаты нам за них нет. Всё строим на ваших аккаунтах и доступах, чтобы решение осталось с вами и без нас. Разработка ИИ-решений под заказ в Испании начинается от 3000 €, наш Старт в шесть раз дешевле.
Короткий брифинг, и мы вернёмся с планом и сметой за 24-48 ч. Без давления.
Это языковая модель (ИИ, похожий на ChatGPT), которая работает на вашем собственном сервере или в частном облаке. Ваши данные (документы, запросы, переписка) не отправляются во внешние сервисы вроде OpenAI. Всё обрабатывается локально, внутри периметра вашей компании. Для команды это выглядит как привычный чат, только внутри компании.
В первую очередь юридические фирмы, медицинские организации, финансовые структуры и госструктуры. Также любой бизнес, работающий с персональными данными клиентов, коммерческой тайной или данными, которые регулируются GDPR и не могут передаваться третьим сторонам. Если сомневаетесь, нужен ли вам приватный вариант, начинаем с проверки, какие данные уходят в облако сейчас.
Да. Поскольку данные не покидают ваш сервер, нет трансграничной передачи и нет необходимости заключать соглашение о обработке данных (DPA) с внешним провайдером. Это делает on-premise LLM наиболее безопасным вариантом с точки зрения GDPR. Политику хранения логов и доступов описываем в документации к проекту.
Зависит от размера модели. Для модели 7B параметров хватает сервера с GPU и 16 ГБ VRAM или мощного CPU с 32 ГБ RAM. Для 13B нужен GPU с 24 ГБ VRAM. Для 70B несколько GPU или специализированный сервер. Мы помогаем подобрать конфигурацию под задачу и бюджет.
Да, есть несколько подходов: файн-тюнинг модели на ваших данных (требует ресурсов), RAG (Retrieval-Augmented Generation), то есть поиск по вашей базе знаний без переобучения модели, и LoRA-адаптеры для эффективного дообучения. RAG даёт самый быстрый старт для корпоративной базы знаний. Подход выбираем по объёму данных и задаче на аудите.
Современные open-source модели (Llama 3, Mistral и аналоги) сопоставимы с GPT-3.5 и приближаются к GPT-4 по многим задачам. Для корпоративных сценариев с узкой специализацией и файн-тюнингом они часто превосходят общие облачные модели. Основной компромисс: вычислительные ресурсы на вашей стороне. Модель выбираем под задачу, а не по рейтингу: для внутренней базы знаний важнее точность на ваших документах.
Стоимость складывается из стоимости железа (или аренды частного облака) и стоимости настройки. Настройка пилота с одной моделью занимает 1-2 недели. Реальные цены по направлению «ИИ и автоматизация» смотрите в блоке пакетов на этой странице; оставьте заявку для расчёта сметы под ваш сценарий.
Llama, семейство языковых моделей от Meta AI с открытыми весами. Открытые веса означают, что вы можете скачать модель и запустить её на своём сервере без зависимости от Meta. Это главное отличие от GPT-4 или Gemini, у которых открытых весов нет. Llama 3 входит в число самых популярных open-source моделей для корпоративного on-premise развёртывания.
Большинство современных сред запуска (Ollama, vLLM) предоставляют OpenAI-совместимый REST API. Это значит, что любое приложение, которое уже работает с ChatGPT, можно переключить на локальную модель заменой endpoint-адреса. Дополнительно настраивается аутентификация, логирование запросов и ограничения доступа. Переключение проверяем на тестовом контуре до того, как трогать рабочие системы.
Ведём проект на русском, español и English, трёх рабочих языках студии. Документацию, инструкции и поддержку после запуска предоставляем на удобном вам языке. Модель при этом отвечает на языке запроса сотрудника. Инструкции для сотрудников пишем на том языке, на котором они будут работать с моделью каждый день.
