Приватное AI-облако компании (on-prem LLM)
Своя нейросеть на своём железе: данные не уходят никуда. Гостайна, врачебная и налоговая тайна, 152-ФЗ закрыты на уровне инфраструктуры.
Знакомо?
- Вы не можете использовать публичные нейросети — данные уйдут на чужие серверы за пределы периметра
- Работаете с гостайной, врачебной, налоговой или банковской тайной, и облако исключено по закону
- Регуляторы и служба безопасности блокируют любые внешние AI-сервисы
- Хотите преимущества AI, но не готовы доверять чувствительные данные сторонним провайдерам
Как сейчас и как будет
| Сейчас, без решения | С решением |
|---|---|
| Сотрудники тайком копируют данные в публичные сервисы, создавая угрозу утечки | Локальная нейросеть закрывает потребность внутри периметра, обходные пути не нужны |
| AI недоступен из-за требований к защите данных | Модель работает на вашем железе, данные физически не покидают контур |
| Каждый запрос к внешнему AI — потенциальное нарушение режима тайны | Все запросы обрабатываются локально, журналируются и остаются под вашим контролем |
| Зависимость от иностранных облаков и риск отключения | Полный суверенитет: инфраструктура и модель принадлежат вам |
| Юристы и безопасность блокируют пилоты с AI | 152-ФЗ соблюдается на уровне инфраструктуры, согласование проходит проще |
Что вы получите на руки
- Локальная LLM, развёрнутая на вашем оборудовании в вашем контуре
- Защищённый внутренний интерфейс доступа для сотрудников без выхода в интернет
- RAG по вашим внутренним документам с разграничением прав доступа
- Подбор и обоснование конфигурации железа под нужную производительность
- Журналирование запросов и доступа для аудита и службы безопасности
- Документация по эксплуатации и обучение вашей IT-службы
Результат для бизнеса
- Чувствительные данные физически не покидают ваш контур
- Сотрудники получают AI-инструменты без нарушения режима тайны и 152-ФЗ
- Снимается зависимость от иностранных облачных провайдеров
- Прохождение проверок безопасности и регуляторов становится управляемым
Почему со мной
Я Чимитдоржи Дарижапов, более 16 лет в IT, сертифицирован по AI-агентам и RAG. Специализируюсь на self-hosted инфраструктуре и локальных LLM на российском стеке, где 152-ФЗ обеспечивается на уровне железа, а данные не уходят на сторону. Работаю без форм: связь напрямую в мессенджере, конфиденциально.
А если…
Локальное железо — это дорого, оправданно ли это
Для гостайны и врачебной, налоговой, банковской тайны облако просто недопустимо, поэтому сравнение идёт не с публичным AI, а с его отсутствием. Подбираю конфигурацию под реальную нагрузку, без переплаты за избыточную мощность
Локальная модель слабее облачных
Современные открытые модели на адекватном железе закрывают подавляющее большинство корпоративных задач: работа с документами, поиск, консультации. Подбираем модель под ваши задачи, а не гонимся за максимальным размером ради цифр
А точно ли данные никуда не утекут
Контур изолирован, модель работает без выхода в интернет, все запросы журналируются. 152-ФЗ соблюдается на уровне самой инфраструктуры, что и проверяет ваша служба безопасности
У нас нет своих специалистов, кто будет это обслуживать
Передаю документацию и обучаю вашу IT-службу, а на старте сопровождаю эксплуатацию сам. Сложность поддержки закладываю в проект заранее
Как мы работаем
Определяем режим конфиденциальности, требования регуляторов, имеющееся железо и целевую производительность
Подбираем модель под задачи и оборудование, разворачиваем в изолированном контуре, настраиваем доступ
Подключаем внутреннюю базу знаний с разграничением прав, настраиваем журналирование
Обучаем вашу IT-службу, передаём документацию, сопровождаем эксплуатацию
Частые вопросы
Какое железо нужно для локальной LLM
Зависит от задач и числа пользователей. После аудита подбираю конкретную конфигурацию под нужную производительность, без переплаты за избыток
Подходит ли это под требования по гостайне
Решение проектируется под ваш режим конфиденциальности и требования регуляторов. Модель работает в изолированном контуре без выхода наружу, с журналированием доступа
Можно ли подключить наши внутренние документы
Да, через RAG с разграничением прав доступа: сотрудник видит в ответах только то, к чему допущен
Кто будет поддерживать систему после внедрения
Обучаю вашу IT-службу и передаю документацию. На старте сопровождаю сам, дальше по согласованному формату
Связанные услуги и статьи
Обсудим задачу в нише «On-prem LLM»?
Бесплатная консультация — это 20–30 минут разговора: разберём вашу ситуацию, я скажу, что реально стоит делать (иногда — что делать пока не нужно), назову срок и точную цену под вас. Ни к чему не обязывает. Без форм — пишите или звоните напрямую.