Infrastruktura AI
Lokalne serwery AI dla firm
Projektujemy i uruchamiamy serwery do lokalnych modeli językowych, RAG i automatyzacji dokumentów. Dane zostają w firmie, a zespół dostaje środowisko gotowe do pracy.
Dla kogo
Dla firm, które chcą korzystać z modeli LLM bez wysyłania danych do publicznych API i bez stałej zależności od chmury.
Co dostajesz
Dobór konfiguracji GPU, CPU, RAM, dysków NVMe i sieci pod konkretne modele.
Instalacja środowiska do uruchamiania LLM, embeddingów, baz wektorowych i API wewnętrznych.
Konfiguracja dostępu w sieci firmowej oraz podstawowych zasad bezpieczeństwa.
Przekazanie dokumentacji operacyjnej i szkolenie osób technicznych.
Proces
Analiza modeli i danych
Ustalamy, jakie modele, dokumenty i wolumen zapytań mają być obsługiwane lokalnie.
Projekt serwera
Dobieramy komponenty i architekturę pod budżet, wydajność, hałas, chłodzenie i miejsce pracy.
Instalacja stosu AI
Uruchamiamy runtime modeli, API, monitoring oraz podstawowe procedury aktualizacji.
Odbiór i szkolenie
Testujemy obciążenie, dokumentujemy środowisko i uczymy zespół codziennej obsługi.
Najczęstsze pytania
Czy lokalny serwer AI działa bez internetu?
Tak. Po pobraniu modeli i zależności środowisko może działać w zamkniętej sieci firmowej, zależnie od wybranej konfiguracji i polityki aktualizacji.
Jak dobrać GPU do lokalnego LLM?
Najważniejsze są rozmiar modelu, kwantyzacja, długość kontekstu, liczba użytkowników i wymagany czas odpowiedzi. Na tej podstawie dobieramy VRAM i liczbę kart.
Czy można podłączyć firmowe dokumenty?
Tak. Typowy scenariusz to RAG: dokumenty są indeksowane lokalnie, a model odpowiada na podstawie firmowej bazy wiedzy.