Requirements
Models, QPS, latency, network zones, compliance.
Private AI
Приватный AI и локальная нейросеть для компании
Исполнитель: Павел Стасиньский
On-prem / private cloud LLM, RAG и чат для сотрудников — без OpenAI и без утечки корпоративных данных. От 500 000 ₽.
Приватный AI — полный стек inference, embeddings и поиска на инфраструктуре клиента. Разворачиваем в Yandex Cloud isolated, Selectel или bare metal.
Компоненты: vLLM/Ollama, embeddings, Qdrant/pgvector, Open WebUI, при необходимости LangGraph-агенты. Docker/K8s с CI/CD.
Связка с процессами: RAG по регламентам, CRM-агенты, OCR документов — один закрытый контур.
Бюджет deploy — от 500 000 ₽. Ongoing hosting и SLA — по договорённости.
Когда нужен приватный AI
- Compliance запрещает outbound calls к OpenAI/Anthropic
- Данные air-gapped или classified internal network
- Нужен предсказуемый TCO при высоком объёме токенов
- Vendor lock-in на SaaS AI неприемлем
Что получите
- GPU/CPU sizing и deployment LLM (vLLM, Ollama, TGI)
- Embedding service + vector database
- Open WebUI или API gateway для сотрудников
- Monitoring, backup, disaster recovery runbook
Этапы
Hardware/cloud
GPU selection, K8s cluster, storage.
Stack deploy
LLM, embed, vector, gateway, UI.
Validation
Load test, failover drill, documentation.
Self-hosted stack
- K8s cluster (or VM set) with GPU node pool
- vLLM / Ollama inference services
- Embedding microservice + Qdrant
- API gateway + Open WebUI
- Prometheus/Grafana monitoring
Эффект
100%
контроль резидентности данных
−40%
стоимость токенов vs public API на масштабе
4–6 нед.
типовой полный deploy
Цена и условия
| Цена | от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 28 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | On-prem LLM, API, мониторинг и интеграции под NDA. |
Связанные кейсы
RAG-бот по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора 1С
до −50% повторных вопросов по продуктам
На пилотной группе сотрудников дистрибьютора 1С, по внутренней оценке заказчика
Сотрудники быстрее получают ответы по продуктам Kaspersky, меньше повторяют одни и те же вопросы и реже уходят в долгий ручной поиск по базе знаний.
Доверие
Отзывы на Яндексе
Публичные отзывы с Яндекс Услуг — тот же профиль исполнителя, что в фиде.
“Невероятный специалист. Откликнулся сразу, на протяжении всего процесса был на связи, работа выполнена качественно в минимальные сроки.”
“Павел — ас своего дела! Всё на высшем уровне, всегда на связи, оперативно отвечал на вопросы. Чувствовалось, что ему важен результат.”
“Объёмно проконсультировал по кластеризации данных. Вопросов не осталось.”
“Отличный исполнитель, всё в срок, чётко и правильно. Всегда на связи, рекомендую!”
FAQ
- Минимальное железо?
- 7B Q4 на 1× GPU 24GB для пилота. Production sizing — индивидуально.
- Российские модели?
- Saiga, GigaChat (по лицензии), multilingual embeddings.
- HA?
- Multi-replica inference, бэкапы БД, K8s autoscaling.
- Нужна своя MLOps-команда?
- Передаём runbook. Опционально сопровождаем по SLA.
- Cloud vs bare metal?
- Cloud быстрее старт. Bare metal — ниже latency/TCO на масштабе.
- Security audit?
- Сегментация сети, pen test — по запросу.
Контакт
Или оставьте заявку
On-prem / private cloud LLM, RAG и чат для сотрудников — без OpenAI и без утечки корпоративных данных. От 500 000 ₽.