Після оцінки

Розгортання приватних і локальних LLM

Модель на вашому сервері або в закритому контурі.

Обговорити проєкт Запитати консультанта

Що це

Добираємо відкриту модель і обладнання, розгортаємо сервіс і чесно порівнюємо якість із хмарними варіантами.

Типова проблема

Дані не можна надсилати зовнішньому постачальнику, але ШІ все одно потрібен.

Що ви отримаєте

Добір моделі й сервера
Розгортання та API
Порівняння якості й швидкості

Для кого

Середньому бізнесу
Великим компаніям
Приватним особам

Технології

Ollama
vLLM

Приклади. Стек добирається під завдання.

Пов'язані послуги

Налаштування GPU-серверівВідеокарти, драйвери й оточення для завдань ШІ.Інфраструктура локальних LLMСервіс моделей із чергами й контролем навантаження.Корпоративні ШІ-асистентиВнутрішній помічник працівників з урахуванням ролей і доступів.Корпоративні ШІ-платформиСпільна основа для ШІ-проєктів компанії.ШІ АдміністраторДзвінки, SMS, бронювання й передоплати в одній системі із сайтом і застосунком.ШІ-чат-ботиБот, який розуміє вільний текст і відповідає за вашими матеріалами.

Пов'язані рішення

Private AI WorkspaceШІ в контрольованому середовищі.

Запитання

Чи помилятиметься ШІ?

Так, будь-яка модель іноді помиляється. Тому ми вимірюємо якість на ваших прикладах, показуємо джерела відповіді й передаємо спірні випадки людині.

Куди йдуть наші дані?

Це вирішується до початку робіт: зовнішній API з відповідними умовами, закрита хмара або модель на вашому сервері. Вибір залежить від чутливості даних.

Яку модель ви використовуєте?

Добираємо під завдання й бюджет, а архітектуру будуємо так, щоб постачальника можна було змінити.

Розкажіть, що потрібно побудувати

Відповімо, чи можна це зробити, як і приблизно за скільки. Без зобов'язань.

Описати проєкт Запитати консультанта