Semantix

Private AI

Частная LLM под
вашим контролем

Данные не выходят наружу. Управляем стоимостью и рисками. Модель работает в вашей инфраструктуре.

Когда это нужно

Когда нужна частная модель

Чувствительные данные

Внутренние политики или регуляторные требования запрещают передачу данных внешним провайдерам.

Air-gapped контур

Инфраструктура без доступа в интернет требует локального развёртывания.

Стоимость токенов

При больших объёмах запросов собственная модель экономичнее облачной.

Контроль моделей

Требуется фиксация версии, аудит, гарантия воспроизводимости.

Подход

Три варианта внедрения

Выбирайте формат, который подходит вашей ситуации — от интеграции существующей модели до полного управления.

Bring-Your-Own-Model

У вас уже есть модель — мы интегрируем её в Platform и настраиваем MLOps.

Deploy Open-Source

Подбираем и разворачиваем оптимальную open-source модель (LLaMA, Mistral, Qwen, DeepSeek).

Managed Private LLM

Полный цикл: подбор, развёртывание, мониторинг, обновления, SLA.

Процесс

Что входит в проект

Три последовательные фазы — от аудита до промышленной эксплуатации.

01

Assessment

2–3 недели

  • Аудит требований ИБ
  • Выбор моделей
  • Оценка ресурсов
  • Архитектура решения
02

Pilot

4–6 недель

  • Развёртывание на тестовом стенде
  • Бенчмарки качества и производительности
  • Сравнение с cloud baseline
03

Production

2–4 недели

  • Промышленное развёртывание
  • Интеграция с Platform
  • Настройка MLOps
  • Передача в эксплуатацию

Эксплуатация

MLOps и эксплуатация

Полный набор инструментов для управления моделью в продакшене.

Model Registry

Каталог и версионирование моделей.

Мониторинг

Качество ответов, латентность, нагрузка.

Rollback

Откат к предыдущей версии за минуты.

Auto-scaling

Масштабирование под нагрузку.

Обновления

Безопасное обновление моделей без простоя.

Алертинг

Уведомления о деградации качества.

Безопасность

Безопасность и контроль

Контроль доступа

RBAC, SSO, журналирование всех запросов к модели.

Политики использования

Ограничения по типам данных, пользователям, сценариям.

Фильтрация входа/выхода, блокировка нежелательного контента.

Red-team тестирование

Проверка на устойчивость к prompt injection и утечкам.

Опционально

Дообучение модели

Fine-tuning — не обязательный этап. Мы рекомендуем его только когда есть качественный датасет и доказана бизнес-необходимость.

LoRA / QLoRA

Эффективная адаптация без полного переобучения.

Адаптация терминологии

Модель учится говорить на языке вашей отрасли.

Приватный датасет

Данные остаются в вашем контуре.

Экосистема

Связь с экосистемой Semantix

Platform использует LLM-слой: облачный или Private AI — переключение без изменения логики.

Platform

Коннекторы · RAG · Ассистенты

Подробнее

Private AI

LLM inference · MLOps

Automation

Агенты · Действия · SLA

Подробнее

Пакеты

Пакеты

Выберите подходящий формат сотрудничества.

Для оценки

Private AI Pilot

  • Assessment-фаза
  • Тестовый стенд
  • Бенчмарки качества
  • Сравнение с cloud baseline
  • Рекомендации по модели
Основной

Private AI Production

  • Полное развёртывание
  • MLOps-пайплайн
  • Мониторинг и алертинг
  • SLA и поддержка
  • Интеграция с Platform
Максимум

Private AI + Fine-tune

  • Всё из Production
  • Дообучение на ваших данных
  • LoRA / QLoRA адаптация
  • Оценка качества fine-tune
  • Итеративное улучшение

FAQ

Частые вопросы

LLaMA, Mistral, Qwen, DeepSeek и другие open-source. Также можем интегрировать вашу модель.

Да, для инференса. Мы поможем подобрать оптимальную конфигурацию.

Пилот за 4–6 недель, продакшен за 2–4 месяца.

Нет. Большинство задач решается prompt engineering + RAG. Fine-tuning — опция для специфических доменов.

Да, Platform поддерживает роутинг между cloud и private AI.

Запросить аудит контура

Оценим требования ИБ и подберём оптимальную модель для вашего сценария.