cashcrown // ai.infra
налаштування під вашу домену.
Вам потрібно «fine-tuning моделей», але впровадження власними силами загрузає в інтеграціях, підтримці та браку часу — а результат часто крихкий і складний у масштабуванні.
налаштування під вашу домену. Впроваджуємо це як частину напряму «Суверенна інфраструктура AI»: працюючу систему з observability, безпековими шлюзами та документацією. Доступ до моделей завжди через router — PII маскуємо перед відправкою в хмару.
Підбір моделей і обладнання під реальне навантаження та бюджет.
Serving LLM + embeddings, з фронтом через router/gateway.
Індексація документів, семантичний пошук, відповіді з цитатами.
Спостережуваність, бекапи, ізоляція мережі, контроль вартості.
Не обов’язково. Підбираємо варіант під навантаження — від малих моделей на CPU/одному GPU до кластера. Важлива передбачувана вартість, а не максимальне обладнання.
Router дозволяє змішувати: локальні моделі для чутливих шляхів, хмара там, де потрібна потужність. Без lock-in.
У варіанті on-prem — ні. PII маскуємо перед будь-яким виходом у хмару.
Залежно від варіанту — від малих моделей на CPU до кластера. Робимо ставку на передбачувану місячну вартість, а не максимальне обладнання; локально буває дешевше й безпечніше, ніж API за стабільного великого трафіку. Порівняйте локально vs хмару в калькуляторі inference, а впровадження починаємо з пілота з фіксованою вартістю.
Так. Self-hosting і маскування PII тримають чутливі дані локально (можуть не залишати країну), а router дає аудиторський слід. Прозорість і людський нагляд проєктуємо від початку; профілювання чи рішення про людей додають DPIA.