cashcrown // ai.infra

Suwerenna infrastruktura AI

Twoje modele, na Twoim sprzęcie. Self-hosted LLM, RAG, gateway i obserwowalność — z przewidywalnym kosztem i bez lock-inu.

// 0120 usług

cashcrown@lab: ai.infra --list --allgotowy

lokalny serwer GPU — stawiamy i hartujemy maszynę pod inference
konteneryzacja modeli — Docker / Kubernetes, powtarzalne wdrożenia
monitoring i alerty GPU — obciążenie, temperatura, awarie — zanim zaboli
autoskalowanie inference — moc rośnie z ruchem, nie z fakturą
backup i disaster recovery AI — modele, wektory i config odtwarzalne — z testem restore
on-prem STT / TTS — mowa lokalnie, nagrania nie wychodzą poza firmę (RODO)
lokalne API zgodne z OpenAI — ten sam endpoint, kod nie zauważa zmiany
utrzymanie i SLA — aktualizacje, dyżury i uzgodniony czas reakcji
self-hosted LLM — wdrożenie lokalnych modeli
prywatny asystent firmy (firmowy GPT) — on-prem, dane zostają u Ciebie
serwer embeddingów — wyszukiwarka semantyczna
RAG na firmowej wiedzy — odpowiedzi z Twoich dokumentów
AI gateway / router — multi-model, fallback, kontrola kosztu
fine-tuning modeli — dostrojenie do Twojej domeny
observability AI — koszt / latencja / jakość na żywo
warstwa RODO i bezpieczeństwa — compliance-by-design
optymalizacja kosztów inference — mniej $ za to samo
migracja API → self-hosted — zejście z uzależnienia
dobór GPU / sizing — minimalny sensowny sprzęt
wektorowa baza wiedzy — vector DB pod RAG

// 02Co z tego budujemy

Konkretne systemy, które składamy w tym obszarze — z mierzonych modeli i komponentów, do wypróbowania na żywo:

cashcrown // ai.infra

Twoje modele, na Twoim sprzęcie. Self-hosted LLM, RAG, gateway i obserwowalność — z przewidywalnym kosztem i bez lock-inu.

// 0120 usług

cashcrown@lab: ai.infra --list --allgotowy

lokalny serwer GPU — stawiamy i hartujemy maszynę pod inference
konteneryzacja modeli — Docker / Kubernetes, powtarzalne wdrożenia
monitoring i alerty GPU — obciążenie, temperatura, awarie — zanim zaboli
autoskalowanie inference — moc rośnie z ruchem, nie z fakturą
backup i disaster recovery AI — modele, wektory i config odtwarzalne — z testem restore
on-prem STT / TTS — mowa lokalnie, nagrania nie wychodzą poza firmę (RODO)
lokalne API zgodne z OpenAI — ten sam endpoint, kod nie zauważa zmiany
utrzymanie i SLA — aktualizacje, dyżury i uzgodniony czas reakcji
self-hosted LLM — wdrożenie lokalnych modeli
prywatny asystent firmy (firmowy GPT) — on-prem, dane zostają u Ciebie
serwer embeddingów — wyszukiwarka semantyczna
RAG na firmowej wiedzy — odpowiedzi z Twoich dokumentów
AI gateway / router — multi-model, fallback, kontrola kosztu
fine-tuning modeli — dostrojenie do Twojej domeny
observability AI — koszt / latencja / jakość na żywo
warstwa RODO i bezpieczeństwa — compliance-by-design
optymalizacja kosztów inference — mniej $ za to samo
migracja API → self-hosted — zejście z uzależnienia
dobór GPU / sizing — minimalny sensowny sprzęt
wektorowa baza wiedzy — vector DB pod RAG

// 02Co z tego budujemy

Konkretne systemy, które składamy w tym obszarze — z mierzonych modeli i komponentów, do wypróbowania na żywo: