Usługi

Lokalny model językowy

Kompleksowe rozwiązanie, w ramach którego instalujemy i konfigurujemy duże modele językowe (Large Language Models) w całości na sprzęcie klienta – bez dostępu do publicznej chmury i bez konieczności wysyłania jakichkolwiek danych poza sieć firmową. Bazujemy na dwóch wariantach sprzętowych:

Apple Mac Studio (M2 Ultra / 192 GB RAM) – kompaktowa stacja robocza, która w trybie plug-and-play obsługuje modele do 30 mld parametrów i bezgłośnie mieści się pod biurkiem.
Dedykowany mikro-klaster GPU – 1-4 serwery w standardzie 2U, wyposażone w karty NVIDIA RTX Ada/Professional, redundantne zasilanie i macierz NVMe RAID.

W obu scenariuszach tworzymy w pełni odseparowane środowisko (air-gap), w którym model, dane i dzienniki pozostają wyłącznie pod kontrolą klienta – spełniając wymogi RODO, ISO 27001, NIS2, GDPR-S i dobre praktyki Data Residency.

Dlaczego warto?

Pełna suwerenność danych – żadne zapytanie, embedding czy parametr nie opuszcza Twojej serwerowni.
Stałe, przewidywalne koszty – brak opłat „per token” czy zmiennych stawek API; wydajność zależy tylko od lokalnego sprzętu.
Brak limitów i cenzur chmurowych – dowolne domeny wiedzy, dowolne polityki filtrujące – to Ty ustalasz reguły.
Ekspresowy czas odpowiedzi – latency liczone w milisekundach, bo model działa tuż obok aplikacji wywołującej.
Możliwość głębokiego tuningu – pełny dostęp do wag pozwala na fine-tuning LoRA, QLoRA czy całkowite re-trainy na firmowych danych.

Metodyka „Secure-LLM-On-Prem” – 7 kroków do własnej AI za zamkniętymi drzwiami

Etap	Kluczowe aktywności	Rezultat
1. Discovery & Risk Workshop	Audyt wymagań bezpieczeństwa, wolumenu zapytań, doboru modelu (Mistral, Llama 3, Phi-3, Mixtral).	Raport architektoniczny + sizing sprzętu
2. Proof of Concept (2 tyg.)	Minimalny model (7–8 B) na sample danych w laboratorium offline.	Potwierdzona dokładność i wydajność
3. Hardware Delivery & Hardening	Dostawa Mac Studio / serwerów GPU, konfiguracja BIOS, pełne szyfrowanie dysków (FileVault / LUKS), TPM.	Gotowa platforma z baseline security
4. Install & Configure	Kontenery Docker / Podman, orchestrator (micro-k8s lub k3s), Ollama / vLLM / LM-Studio, wektorowa baza (Qdrant / Chroma).	Uruchomiony LLM + RAG + API REST/gRPC
5. Fine-Tuning & RAG	LoRA/QLoRA na prywatnym korpusie, wpięcie źródeł (SharePoint, ERP, Confluence) przez pipeline ETL.	Model mówiący „językiem” firmy
6. PenTest & Compliance Check	Testy Red Team, skan SCA, hardening wg CIS Benchmarks; audyt logów, alerty SIEM.	Certyfikat wdrożenia „Secure-By-Design”
7. Hypercare & Knowledge Transfer	30-dniowe wsparcie L2/L3, playbooki MLOps, szkolenie dev/ops.	Zespół gotowy do samodzielnej obsługi

Kluczowe komponenty rozwiązania

Komponent	Funkcje	Technologie
Inference Engine	Streaming, batching, kv-cache, quantization (4-bit, 8-bit)	vLLM, llama.cpp, TensorRT-LLM
Vector Store	Retrieval-Augmented Generation, semantyczne wyszukiwanie	Qdrant, ChromaDB, FAISS
Secure Gateway	RBAC, audit trail, MFA, rate limiting	NGINX Plus / Traefik + Keycloak
DevOps & Monitoring	Grafana dash, Prometheus metrics, otel traces	GitHub Actions, ArgoCD
Data Privacy Guard	Maskowanie PII, DLP rule-sets, tokenizacja	OpenDLP, custom middleware

Rezultaty po 90 dniach (dane z wdrożeń 2023-2025)

⏱ Czas dostępu do wiedzy: ↓ z 15 min (wyszukiwanie w intranecie) do 3 sekund odpowiedzi modelu.
🛡 Ryzyko wycieku danych: ↓ o > 95 % (brak transferu do chmury, pełne szyfrowanie).
💸 Koszt zapytań: ↓ o 70 % vs. API SaaS przy wolumenie 1 mln requestów/mies.
📈 Satysfakcja użytkowników (NPS): ↑ z 38 do 72 pkt dzięki natychmiastowym, kontekstowym odpowiedziom.

Warianty licencjonowania i wsparcia

Wariant	Hardware	Wsparcie	Kiedy wybrać?
Mac Studio-Solo	1× Mac Studio, model do 30 B	8 × 5, Zdalne	Małe zespoły, PoC do 200 k zapytań/mies.
GPU-Cluster Basic	2× RTX 6000 Ada, 256 GB VRAM	24 × 7, SLA 99,5 %	Średnie firmy, wielomodelowe RAG
GPU-Cluster HA	4× RTX 5000/6000 w HA + Ceph	24 × 7, SLA 99,9 % + On-Site	Enterprise, krytyczne procesy 24/7

Dla kogo?

Branże regulowane (finanse, zdrowie, administracja) – wymóg pełnej kontroli nad danymi i modelem.
R&D oraz zespoły IP-sensitive – prawnicy patentowi, działy konstrukcyjne, laboratoria biotech.
Firmy tworzące własną przewagę algorytmiczną – chcą trenować/tunować model na unikatowych danych bez ryzyka ich ujawnienia.

Jak zacząć?

Bez-NDA Demo (30 min) – pokaz lokalnej instancji Llama 3 - 70 B na Mac Studio.
NDA & Sizing Call – omówienie wymagań, propozycja hardware.
Proof of Concept – 14 dni, w pełni offline w Twoim biurze.
Umowa i plan wdrożenia – harmonogram „sprzęt – instalacja – tuning – pentest”.
Go-Live – najczęściej w 8-12 tygodni od podpisu.

Lokalny LLM to najlepsze z obu światów: moc generatywnej AI i pewność, że żaden bajt poufnych danych nie wycieknie do chmury. Dzięki naszym gotowym zestawom - od zgrabnego Mac Studio po redundantny klaster GPU - zyskujesz autonomię, bezpieczeństwo i przewidywalne koszty. Jeśli Twoja organizacja chce korzystać z LLM-ów, ale nie może (lub nie chce) zaufać rozwiązaniom SaaS, skontaktuj się z nami – pokażemy, jak w kilka tygodni postawić prywatną AI-farmę gotową do pracy 24/7.