Lokalne AI.
Twoje
środowisko.
Dobieramy i uruchamiamy istniejący model w uzgodnionej infrastrukturze. Sprawdzamy jakość, czas odpowiedzi i wymagania sprzętu na Twoim zadaniu.
Najpierw próba. Potem decyzja.
Wybór modelu i sprzętu opieramy na zadaniu.
Jakość odpowiedzi
Porównujemy wyniki na reprezentatywnym materiale, również w trudniejszych przypadkach.
Pamięć i wydajność
Sprawdzamy RAM/VRAM, kontekst, czas wykonania oraz uzgodnione obciążenie.
Koszt utrzymania
Ustalamy sprzęt, administrację, aktualizacje i sposób połączenia z aplikacjami.
Pracujemy z istniejącymi modelami i narzędziami, m.in. Ollama oraz llama.cpp. Zakres lokalności potwierdzamy dla całego przepływu.
Jak wygląda współpraca?
Jeden proces. Cztery konkretne etapy.
- 1
Rozmowa
Poznajemy zadanie, narzędzia i oczekiwany wynik.
- 2
Projekt
Dobieramy rozwiązanie, próbkę danych i kryteria odbioru.
- 3
Wdrożenie
Łączymy i testujemy uzgodniony zakres. Przekazujemy go zespołowi.
- 4
Rozwój
Oceniamy jakość, czas i koszt. Ustalamy dalsze utrzymanie.
Pytania przed rozpoczęciem
Czy lokalny model AI działa bez internetu?
Sam model może działać w lokalnym środowisku, ale pełny proces może używać innych usług. Aktualizacje, wyszukiwanie zewnętrzne, narzędzia i licencje mają osobne wymagania. Zakres działania offline potwierdzamy dla konkretnej konfiguracji.
Jaki sprzęt jest potrzebny?
Zależy to od modelu, wariantu zapisu, długości kontekstu, liczby użytkowników i oczekiwanego czasu odpowiedzi. Potrzebną pamięć oraz wydajność sprawdzamy w próbie. Nie doradzamy zakupu wyłącznie na podstawie rozmiaru modelu.
Czy lokalnie dane zawsze pozostają w firmie?
To zależy od całej architektury, a nie tylko miejsca uruchomienia modelu. Trzeba uwzględnić integracje, logowanie, kopie, administrację i połączenia zewnętrzne. Projektujemy i sprawdzamy uzgodnione granice przepływu.
Czy model lokalny jest lepszy od chmurowego?
Nie ma jednej odpowiedzi. Porównujemy jakość zadania, poufność, czas, obciążenie, koszt oraz utrzymanie. Własne środowisko może dać potrzebną kontrolę, ale wymaga zasobów i odpowiedzialności operacyjnej.
Czy trenujecie własny duży model językowy?
Oferta dotyczy doboru, uruchamiania, testowania i integracji dostępnych modeli. Nie jest deklaracją zbudowania własnego dużego modelu od podstaw. Ewentualne dostrajanie wymaga osobnej oceny danych, kosztu i celu.
Czy zakup sprzętu i utrzymanie są w cenie?
Zakres uzgadniamy w ofercie. Rozdzielamy pracę przy próbie i wdrożeniu od sprzętu, licencji, infrastruktury oraz dalszej administracji. Koszty cykliczne powinny być widoczne przed decyzją o uruchomieniu.
Porozmawiajmy o możliwościach AI
w Twojej firmie.
Opisz zadanie. Dobierzemy pierwszy sensowny etap.