Jaki sprzęt jest potrzebny do uruchomienia LLM w firmie?
Wymagania sprzętowe zależą przede wszystkim od rozmiaru modelu: im więcej parametrów, tym więcej pamięci GPU potrzeba do wydajnej pracy. Mniejsze modele działają na pojedynczej karcie, większe wymagają serwera z kilkoma GPU. Dobieramy konfigurację do modelu, liczby użytkowników i budżetu - bez przewymiarowania.
Kubernetes, Docker, wirtualizacja - jak wygląda stack?
Standardowo budujemy na kontenerach: Docker do pakowania usług, Kubernetes do orkiestracji i skalowania, wirtualizacja tam, gdzie potrzebna jest izolacja środowisk. Taki stack pozwala aktualizować i skalować system bez przestojów.
MLOps on-premise - jak utrzymuje się modele lokalnie?
MLOps to procesy utrzymania modeli w produkcji: wersjonowanie modeli i danych, automatyczne wdrożenia, monitorowanie jakości odpowiedzi i wydajności. Konfigurujemy je w całości on-premise, więc cykl życia modelu nie wymaga zewnętrznych usług.
Backup i disaster recovery
Projektujemy kopie zapasowe i procedury odtwarzania dla całego stacku - od danych i konfiguracji po modele. Ustalamy akceptowalne czasy odtworzenia (RTO/RPO) i testujemy procedury, żeby awaria sprzętu nie zatrzymała pracy firmy.
Własny serwer czy API w chmurze - jak liczyć koszty?
Serwer on-premise to inwestycja początkowa i przewidywalny koszt utrzymania; API w chmurze to płatność za użycie, która rośnie wraz ze skalą. Przy stałym, dużym wolumenie zapytań własna infrastruktura zwykle wychodzi korzystniej w horyzoncie kilku lat, a dodatkowo daje pełną kontrolę nad danymi. Pomagamy policzyć oba scenariusze dla Twojego przypadku.
Pytania o tę usługę
Tak - wiele wdrożeń zaczyna się od pojedynczego serwera z GPU, który obsługuje proof of concept i pierwszych użytkowników. Architekturę projektujemy tak, żeby dało się ją skalować bez przebudowy od zera.
Serwery GPU mają większe wymagania energetyczne i cieplne niż typowy sprzęt biurowy - w ramach projektu sprawdzamy warunki w serwerowni i doradzamy ewentualne zmiany, a gdy to lepsza opcja, rozważamy kolokację.
Często tak - wrażliwe dane i model można trzymać on-premise, a mniej krytyczne obciążenia w chmurze. Hybryda łączy kontrolę nad danymi z elastycznością i bywa najlepszym kompromisem kosztowym.
Tak - oferujemy utrzymanie: aktualizacje, monitorowanie, backup i reagowanie na incydenty. Zakres i SLA ustalamy w umowie utrzymaniowej.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Bezpłatna konsultacja - bez zobowiązań, konkretnie o Twoim przypadku.