Standartizuota LLM platforma jūsų organizacijai

Saugus diegimas, konfigūravimas ir priežiūra jūsų infrastruktūroje arba debesijoje

Norite naudoti didžiuosius kalbos modelius organizacijos viduje, bet nenorite jautrių duomenų perduoti viešiems AI įrankiams?

Siūlome standartizuotos LLM platformos parengimo, diegimo, konfigūravimo ir priežiūros paslaugą jūsų serveriuose, dedikuotoje aplinkoje arba debesijoje.

Tai technologinis pagrindas, leidžiantis organizacijai saugiai naudoti kalbos modelius vidinėms užduotims, dokumentų analizei, informacijos paieškai, automatizavimui, darbuotojų produktyvumo didinimui ir tolimesniems AI sprendimams.

Kodėl verta diegti standartizuotą LLM platformą?

• Duomenų kontrolė. Platforma diegiama jūsų valdomoje arba dedikuotoje aplinkoje, todėl jautrūs duomenys gali būti apdorojami pagal jūsų organizacijos saugumo ir atitikties reikalavimus.
• Technologinis pagrindas keliems AI scenarijams.Vieną kartą parengta LLM platforma gali būti naudojama ne vienam konkrečiam projektui, o daugeliui poreikių: vidinei paieškai, dokumentų analizei, santraukų generavimui, klientų aptarnavimo pagalbai, IT pagalbai, automatizavimui ar integracijoms su vidinėmis sistemomis.
• Mažesnė diegimo rizika. Nereikia savarankiškai spręsti operacinės sistemos, tvarkyklių, GPU, CUDA, konteinerizavimo, priklausomybių, modelių paleidimo ar API konfigūravimo klausimų – visa bazinė aplinka parengiama kaip struktūruota paslauga.
• Efektyvus infrastruktūros panaudojimas.Tinkamai sukonfigūruota aplinka leidžia geriau išnaudoti turimą CPU, RAM, GPU ir disko resursus, parenkant modelius bei jų parametrus pagal realias technines galimybes. 
• Mažesnė priklausomybė nuo viešų AI paslaugų. Organizacija gali naudoti LLM modelius savo infrastruktūroje arba dedikuotoje aplinkoje ir mažinti priklausomybę nuo viešų AI paslaugų kainodaros, prieigos ribojimų ar duomenų tvarkymo sąlygų.
• Paruošta tolimesnei plėtrai. Standartizuota platforma tampa pagrindu RAG sprendimams, AI agentams, dokumentų apdorojimui, vidinei žinių paieškai, integracijoms su duomenų bazėmis, failų saugyklomis ar verslo sistemomis.

Kaip tai veikia? 6 žingsnių diegimo procesas 

1. Situacijos ir poreikio analizė. Įvertiname, kam LLM platforma bus naudojama, kokios naudotojų grupės ja naudosis, kokie duomenų šaltiniai ir integracijos gali būti aktualūs, kokie saugumo bei eksploatavimo reikalavimai taikomi.
2. Infrastruktūros įvertinimas ir parengimas. Įvertiname turimą arba planuojamą infrastruktūrą: serverius, operacinę sistemą, CPU, RAM, GPU, disko spartą, tinklo apribojimus ir saugumo reikalavimus. Parengiame aplinką darbui su LLM sprendimais. 
3. LLM platformos diegimas. Įdiegiame ir sukonfigūruojame tinkamiausią LLM paleidimo platformą pagal poreikį ir infrastruktūrą – pavyzdžiui, Ollama, vLLM, Hugging Face TGI arba kitą suderintą sprendimą.
4. Modelių parengimas ir konfigūravimas. Padedame pasirinkti tinkamus modelius pagal naudojimo scenarijus ir turimus resursus. Atliekame modelių įkėlimą, paleidimą, parametrų derinimą, užklausų limitų, konteksto lango ir resursų paskirstymo konfigūravimą.
5. Saugumo, prieigos ir testavimo konfigūracija. Sukonfigūruojame tinklo apribojimus, API prieigą, servisų paleidimą, bazinius saugumo nustatymus ir atliekame aplinkos stabilumo, atsako laikų bei resursų panaudojimo patikrinimą.
6. Dokumentacija ir sprendimo perdavimas. Parengiame techninę ir naudotojo dokumentaciją, supažindiname komandą su pagrindiniais naudojimo ir administravimo principais bei pateikiame rekomendacijas tolimesniam platformos naudojimui.

Ką gaunate po bazinio diegimo?

Po paslaugos suteikimo organizacija gauna:

• parengtą aplinką darbui su LLM modeliais;
• įdiegtą ir sukonfigūruotą LLM paleidimo platformą;
• parengtus naudoti pasirinktus modelius;
• sukonfigūruotą API prieigą ir bazinius saugumo nustatymus;
• patikrintus techninius komponentus;
• techninę ir naudotojo dokumentaciją;
• rekomendacijas dėl tolimesnio naudojimo, priežiūros ir plėtros.

Mūsų tikslas – ne tik paleisti modelį, bet paruošti stabilią, saugią ir praktiškai naudojamą LLM platformą, kuri galėtų tapti ilgalaikiu organizacijos AI sprendimų pagrindu. Bazinio diegimo trukmė priklauso nuo infrastruktūros, saugumo reikalavimų ir pasirinktos platformos, tačiau tipinis diegimo ciklas paprastai trunka apie 1–1,5 mėnesio.

Priežiūra ir konsultacijos po diegimo

Po bazinio diegimo galime teikti platformos priežiūros ir konsultacines paslaugas:

• aplinkos veikimo patikrą;
• modelių ir komponentų atnaujinimo rekomendacijas;
• našumo ir resursų panaudojimo analizę;
• naujų modelių įdiegimą arba esamų parametrų koregavimą;
• saugumo ir prieigos nustatymų peržiūrą;
• konsultacijas dėl tolimesnių AI naudojimo scenarijų;
• pagalbą planuojant RAG, agentų ar integracijų plėtrą.

Papildomos paslaugos pažengusiems poreikiams

Kai bazinė LLM platforma jau parengta, ją galima plėsti pagal konkrečius organizacijos poreikius:

• RAG sprendimai. LLM platformos prijungimas prie organizacijos dokumentų, žinių bazių, duomenų saugyklų ar vidinių informacijos šaltinių.
• AI agentų diegimas. Agentų, galinčių naudoti dokumentus, duomenų bazes, failų saugyklas ar vidines sistemas, diegimas ir konfigūravimas.
• Integracijos su vidinėmis sistemomis. API pagrindu veikiančios integracijos su organizacijos sistemomis, duomenų bazėmis ar verslo procesų įrankiais.
• Dokumentų analizė ir informacijos ištraukimas. Sprendimai dokumentų klasifikavimui, santraukų generavimui, informacijos paieškai ar struktūrizuotų duomenų ištraukimui.
• Modelių pritaikymas naudojimo scenarijams. Modelių parametrų, užklausų struktūros, konteksto ir naudojimo logikos pritaikymas konkretiems organizacijos poreikiams.

Techninė informacija IT specialistams

Palaikoma aplinka

• Platforma gali būti diegiama fiziniame serveryje, virtualioje aplinkoje, dedikuotame AI serveryje su GPU arba debesijoje. Dažniausiai naudojama Linux aplinka, pavyzdžiui, Ubuntu Server arba kita suderinta distribucija.

Diegiami komponentai

• Pagal poreikį diegiami operacinės sistemos paketai, NVIDIA tvarkyklės, CUDA / cuDNN komponentai, konteinerizavimo aplinka, Python priklausomybės, Ollama, vLLM, Hugging Face TGI ar kita pasirinkta LLM paleidimo platforma.

Prieiga ir sąsajos

• Servisai gali būti paleidžiami kaip systemd tarnybos arba konteinerizuoti servisai. Pagal poreikį konfigūruojamos web sąsajos, pavyzdžiui, Open WebUI, API prieiga ir autentifikacijos integracijos, tokios kaip LDAP, Keycloak ar OAuth2.

Saugumas

• Atliekamas prieigos ribojimas pagal vidinį tinklą, SSH prieigos konfigūravimas, servisų paleidimas su ribotomis teisėmis, API publikavimas per reverse proxy ir bazinis TLS / SSL konfigūravimas.

Pradėkite nuo konsultacijos

Pradėkime nuo konsultacijos, kurios metu įvertinsime jūsų turimą arba planuojamą infrastruktūrą, aptarsime galimus LLM naudojimo scenarijus ir pasiūlysime tinkamiausią platformos diegimo, konfigūravimo bei priežiūros modelį.