Adat-szuverenitás kompromisszum nélkül, open-weight modellek a saját infrastruktúráján, air-gapped képességgel.
Sok szervezetnek nem opció, hogy érzékeny adatokat publikus AI szolgáltatókhoz küldjön: szabályozási, üzleti, vagy egyszerűen bizalmi okokból. A lokális (on-prem) AI bevezetés ezt oldja fel: a modellek a saját infrastruktúrán futnak, az adat sosem hagyja el a környezetet.
Open-weight modellek (Llama, Mistral, Qwen) ma már sok feladatban versenyképesek a publikus szolgáltatásokkal, különösen finomhangolás után. A teljes telepítést egy kézben tartjuk: a hardver-specifikálástól az air-gapped üzemeltetésig.
Adat sosem hagyja el az infrastruktúráját, fejlesztéskor sem, éles üzemben sem.
GPU-szerver specifikálás, beszerzés, telepítés, workstation- és szerver-osztály.
Open-weight modell-választás (Llama, Mistral, Qwen), kvantizálás, finomhangolás.
Internet-kapcsolat nélküli környezet is: szabályozott, klasszifikált, ipari hálózatokon.
A lokális AI nem csak modell-telepítés: hardver, modell, hálózati izoláció, üzemeltetés. Mind a négyet vállaljuk.
GPU-szerver specifikáció, beszerzés, rack-elés, hűtés-tervezés. NVIDIA-fókusz, workstation- vagy szerver-osztály.
Open-weight modellek (Llama, Mistral, Qwen), kvantizálás (Q4/Q8), serving (vLLM, Ollama, llama.cpp), API-gateway.
Teljesen izolált környezet: szabályozott, klasszifikált, ipari hálózatok. Cross-link az OT biztonsági gyakorlatunkkal.
Frissítés, monitoring, biztonsági patchelés, teljesítmény-finomhangolás, recurring szerződés, vagy egyszeri átadás.
Mire kell: milyen latency, milyen pontosság, milyen rendelkezésre állás. Ezekből jön a hardver.
Specifikáció, beszerzés, rack-elés, hálózati izoláció. Air-gapped esetén külön folyamat.
Modell-választás, kvantizálás, finomhangolás, serving stack telepítése.
Monitoring, frissítések, security patchelés, teljesítmény-tuning, managed vagy átadott üzemeltetés.
A megközelítés iparág-specifikus, más prioritások egy bankban, mint egy retail vállalkozásban. Itt vannak a legjobban illeszkedő vertikumok.