Перейти к содержимому
Big G Group

ИИ

Почему мы запускаем AI на собственных серверах — и когда вам стоит сделать то же самое

Облачный AI прост в освоении. Однако для заводов и ферм запуск моделей на собственном оборудовании может стать более эффективным решением. Честный разбор компромиссов от команды, которая делает это каждый день.

Публичные ИИ-сервисы — это самый быстрый способ протестировать языковую модель. Для многих компаний, особенно для заводов и ферм, вопросы возникают позже: куда уходят наши данные, что произойдет при отключении интернета и во сколько это обойдется, когда вся команда будет использовать систему ежедневно?

Мы запускаем собственные модели на собственных серверах. Текст на этом сайте был переведен на одиннадцать языков моделью, работающей на оборудовании в нашем офисе, а ассистент Mini.G в нашем приложении также отвечает с нашего собственного GPU-сервера.

Причины запуска ИИ on-premise

  • Ваши данные остаются внутри. Производственные записи, рецепты, контракты и логи чатов никогда не покидают вашу сеть, и вы сами решаете, что именно и как долго хранить.
  • Работает в автономном режиме. Локальная модель продолжает отвечать даже при отключении интернета — это критически важно, когда она интегрирована в производственные процессы.
  • Местные языки. Команды, работающие на тайском, бирманском, китайском и английском языках, могут использовать одного ассистента и одного бота-переводчика на всех этих языках.
  • Предсказуемые затраты. Вы платите за оборудование один раз, а не за каждого пользователя ежемесячно. Такая модель наиболее выгодна при интенсивном ежедневном использовании.

Честные компромиссы

  • Первоначальные инвестиции. Оборудование GPU требует затрат еще до того, как оно начнет экономить ваши деньги. При редком или незначительном использовании облачный сервис обычно обходится дешевле.
  • Необходимость обслуживания. Модели требуют обновлений, оборудование — мониторинга, а настройка — ухода. Либо у вас есть соответствующие специалисты в штате, либо вам нужен партнер.
  • Самые крупные модели остаются в облаке. Локальные модели отлично справляются с документами, переводом, поддержкой и операционной деятельностью, но для самых масштабных пограничных моделей (frontier models) все еще требуется оборудование дата-центров.

С чего начать

Выберите одну задачу, которая повторяется ежедневно и использует внутреннюю информацию: ответы на вопросы по руководствам и SOP, перевод сообщений между командами или резюмирование ежедневных отчетов. Замеряйте эффективность в течение месяца, а затем масштабируйте процесс.

Мы поставляем оборудование — от бесшумной рабочей станции для одного офиса до стоечного сервера для целого предприятия — и осуществляем его внедрение и обслуживание за вас. Оборудование и ключи доступа остаются у вас. Свяжитесь с инженером, чтобы обсудить ваш сценарий использования.

Планируете помещение?

Укажите площадь и культуру. Наши инженеры предложат оптимальную схему освещения и систем управления.

Связаться с инженером
Все статьи