System Error: Legacy-статус (Симптомы)

Вы не можете использовать облачные нейросети (ChatGPT, Claude) из-за банковской тайны, NDA, медицинских данных (HIPAA) или строгих политик безопасности. Облака непредсказуемы и могут заблокировать доступ.

Данные покидают контур компании?

Нет. Для проектов под NDA мы разворачиваем open-source модели (Llama 3 и аналоги) физически на ваших серверах. Кабель интернета можно вырезать — архитектура продолжит работать. Это стандарт для банков, медицины и финтеха, где передача данных во внешние API запрещена регулятором.

Архитектурное Решение

Развертывание мощных open-source LLM (Llama 3, Qwen) на вашем собственном физическом железе. Нейросеть живет за вашим фаерволом. Доступ из интернета физически невозможен. Полная автономность и независимость от вендоров.

Развертывание мощных open-source нейросетей на ваших изолированных физических серверах. Для финтеха, медицины и компаний с жестким NDA.

Протокол Интеграции (Как мы это делаем)

Процесс развертывания модуля полностью автономен со стороны DS. Мы не отвлекаем вашу команду от работы. Интеграция происходит бесшовно, слой за слоем.

>_ Hardware Sizing
Подбор GPU-серверов под нужный размер модели.
>_ Model Quantization
Оптимизация и сжатие весов для максимальной скорости (vLLM/TensorRT).
>_ Deployment
Изолированный запуск через Docker/Kubernetes на вашей территории.
>_ Fine-Tuning
Дообучение модели на вашей закрытой специфике.

ТИПИЧНЫЕ СЦЕНАРИИ ВНЕДРЕНИЯ

Ниже — конфигурации, которые мы развертываем чаще всего. Ядро везде одно: open-source модель (Llama 3, Qwen) квантуется и запускается через vLLM/TensorRT на вашем GPU-железе за вашим фаерволом, затем дообучается на закрытой специфике компании. Различаются размер модели, требования к железу и набор прикладных задач поверх LLM — от ассистента сотрудника до обработки клиентских обращений.

Банки и финтех: регулятор запрещает передачу клиентских данных во внешние API. Локальная LLM обрабатывает обращения клиентов и внутренние запросы по кредитным досье внутри банковского периметра — без единого байта наружу, включая резервные каналы и телеметрию инференса. Аудит каждого ответа модели доступен ИБ-службе банка.

Медицина: персональные медицинские данные не могут уходить в облако. Модель помогает врачам разбирать выписки, анамнезы и протоколы исследований прямо в контуре клиники, а администраторы получают ассистента для записи и ответов на типовые вопросы пациентов без передачи карточек третьим сторонам. Интеграция идет с МИС клиники напрямую, а не через внешний сервис-посредник, журналы доступа ведутся локально.

Госсектор и предприятия с режимными требованиями: закрытые сегменты сети без выхода в интернет. Архитектура продолжает работать даже при физически отключенном кабеле: инференс, поиск по документам и внутренние ассистенты полностью автономны, обновление весов выполняется под контролем ИБ-службы и фиксируется в журналах безопасности.

Юридические и консалтинговые фирмы под NDA: анализ договоров, деловой переписки и кейсов клиентов. Ни один документ клиента не покидает контур фирмы — условие NDA выполняется технически, а не на доверии к вендору. Ассистент готовит выжимки по прецедентам и типовые оговорки, юрист проверяет результат, а не ищет его с нуля — скорость обработки портфеля договоров вырастает в разы при том же штате.

Общий знаменатель всех внедрений: полная независимость от вендоров и их ценовой политики, предсказуемая стоимость инференса и данные, которые физически не покидают контур компании. Модель не заблокируют, не подорожает внезапно и не отключат — железо и веса модели принадлежат вам, а не подписке.

Сколько стоит внедрение?

Стоимость складывается из подбора и закупки GPU-серверов, развертывания модели и ее дообучения под вашу специфику. Работы идут этапами: аудит требований и проектирование — 2-3 недели, запуск MVP — 4-6 недель, полный цикл с fine-tuning — 2-4 месяца. Отсутствие платы за каждый токен внешнему API окупает вложения в среднем примерно за два месяца.

Как быстро запустится?

MVP выходит за 4-6 недель: подбор конфигурации железа, развертывание квантованной модели через Docker/Kubernetes и подключение первого сценария. Перед этим 2-3 недели уходят на аудит задач и sizing оборудования. Полный цикл с дообучением на ваших данных и выводом интерфейсов сотрудникам закрывается за 2-4 месяца.

Что с нашими данными?

Данные физически не покидают контур компании — это ключевое свойство архитектуры, а не настройка. Модель работает за вашим фаерволом, доступ из интернета невозможен, телеметрия наружу не отправляется. Дообучение проходит на вашей инфраструктуре, веса модели остаются вашей собственностью вместе с серверами.