Sprzęt i oprogramowanie

Zespół architektów systemowych, inżynierów MLOps oraz konsultantów licencyjnych, który projektuje, dostarcza i optymalizuje pełny stos sprzętowo-programowy pod projekty sztucznej inteligencji – od pojedynczego Mac Studio dla zespołu R&D, przez skalowalne klastry GPU w data center, aż po wyspecjalizowane stacje Edge AI sterujące linią produkcyjną w fabryce.

Dlaczego warto zaufać właśnie nam?

1. Vendor-agnostic – współpracujemy z NVIDIA, AMD, Apple, Supermicro, HPE i Lenovo, a równocześnie z Red Hat, Canonical, Microsoft, Hugging Face i środowiskami open-source. Nie promujemy jednego dostawcy – dopasowujemy platformę do Twojego budżetu i KPI.

2. Pełna odpowiedzialność end-to-end – od proof-of-conceptu, przez specyfikację i zamówienie sprzętu, po instalację, hardening i szkolenie użytkowników.

3. Optymalizacja TCO – negocjujemy rabaty hurtowe, rekomendujemy licencjonowanie per-socket, per-core lub subskrypcję w modelu DCU/Token, a w razie potrzeby projektujemy hybrydę on-prem + chmura spot instances.

4. Bezpieczeństwo klasy enterprise – szyfrowanie dysków AES-256, HSM lub TPM 2.0, segmentacja sieci i zgodność z ISO 27001, NIS 2 oraz GDPR-S.

5. Time-to-Value – w 60 dni potrafimy przenieść POC na produkcję, dzięki gotowym obrazom Ansible/Kickstart, automatycznym playbookom Terraform oraz zestawowi kontenerów Helm Chart dla popularnych frameworków (PyTorch, TensorFlow, vLLM, Triton-Inference).

Metodyka „Hardware-to-AI-Stack” – 5 kroków od wizji do klastrów

Typowe konfiguracje, które dostarczamy

Licencje i stack programowy

• OS & Container: Ubuntu Pro | RHEL 9 | Rocky Linux | macOS Sonoma

• MLOps: Kubeflow, MLflow, Flyte, DVC, Weights&Biases

• Inference: vLLM, Triton-Inference, Text-Generation-Inference, llama.cpp

• Vector DB: Qdrant, Milvus, Pinecone (private), pgvector

• Observability: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry

• Security: Keycloak/OIDC, HashiCorp Vault + Transit, Falco Runtime

W razie potrzeby implementujemy air-gap repository (Harbor, Artifactory) z automatycznymi sync-jobs do wewnętrznego mirroru PyPI/Conda, tak by aktualizacje pakietów nigdy nie wymagały połączenia z Internetem.

Rezultaty, które widzimy u klientów (średnia 2023-2025)

• ⏱ Redukcja latency modeli generatywnych o 45–60 % vs. SaaS API.

• 💰 Spadek kosztu inference o 70 % przy ≥ 500 k zapytań miesięcznie.

• 🛡 Zero incydentów DLP – dane nie opuszczają sieci firmowej.

• 🌱 Obniżenie śladu węglowego o 25 % dzięki trybom low-power i dynamicznej orkiestracji GPU.

Dla kogo?

• Instytucje finansowe i administracja publiczna – suwerenność danych i zgodność regulacyjna.

• Przemysł 4.0 – inferencja i analiza wizji maszynowej w czasie rzeczywistym, bez opóźnień do chmury.

• Centra badawczo-rozwojowe – potrzeba całkowitego dostępu do wag i hiper-parametrów.

• Scale-upy AI – gwałtowny przyrost wolumenu zadań i konieczność przewidywalnych kosztów.

Jak zacząć?

1. Discovery Call (30 min) – weryfikujemy wolumen, SLA i budżet.

2. NDA + Assessment – szczegółowe pomiary i ankiety infrastruktury w 5 dni.

3. Oferta 3 wariantów – porównanie TCO, amortyzacji i efektywności energetycznej.

4. Podpis umowy & zamówienie sprzętu – najczęściej 10–14 dni lead time.

5. Instalacja i szkolenie – pierwszy model w produkcji w 6–8 tygodni od zamówienia.

Sprzęt to fundament, oprogramowanie to kręgosłup, a my spinamy obie warstwy w sprawne, bezpieczne środowisko AI. Dostarczamy stacje robocze, klastry GPU i Edge Boxy, dobieramy najlepszy stack open-source lub enterprise, twardo negocjujemy licencje i zostajemy z Tobą na etapie utrzymania. Jeśli chcesz budować własne rozwiązania AI bez ograniczeń chmury publicznej – zadzwoń lub napisz, a w kilkanaście tygodni postawimy infrastrukturę, która udźwignie Twoje pomysły dziś i za trzy lata.