Локальный ИИ-сервер

Искусcтвенный интеллект внутри вашей IT-инфраструктуры

Проектирование и внедрение локальных систем искусcтвенного интеллекта для запуска LLM

Локальный ИИ-сервер — это сервер с вычислительными ресурсами, необходимыми для запуска языковых моделей и других систем искусственного интеллекта непосредственно внутри инфраструктуры организации.

IT Outsourcing Group проектирует и внедряет локальные AI-системы для работы с корпоративными документами, базами знаний, внутренней информацией и прикладными задачами бизнеса.

Локальная AI-инфраструктура позволяет организации самостоятельно контролировать размещение оборудования, сетевой доступ, программное окружение и обработку данных.

Главное преимущество локального ИИ-сервера: полная независимость от сторонних облачных провайдеров и зарубежных подписок. Также немаловажным преимуществом является защита от утечек: все коммерческие документы, персональные данные клиентов и интеллектуальная собственность обрабатываются строго внутри корпоративного контура.

Что можно делать с локальным ИИ:

    • искать информацию в корпоративных документах;
    • создавать внутреннего AI-ассистента;
    • отвечать на вопросы сотрудников по базе знаний;
    • анализировать и сравнивать документы;
    • создавать краткие резюме больших документов;
    • извлекать информацию из документов;
    • автоматизировать подготовку текстов и отчётов;
    • работать с технической и нормативной документацией;
    • запускать большие языковые модели (LLM) внутри корпоративной инфраструктуры;
    • создавать системы RAG для работы с внутренними базами знаний.

Локальная LLM может использоваться для поиска и анализа информации в документах организации.

В качестве источников могут использоваться:

    • инструкции;
    • регламенты;
    • техническая документация;
    • договоры;
    • внутренние документы;
    • каталоги;
    • базы знаний;
    • отчёты;
    • проектная документация;
    • документы в форматах PDF, DOCX, XLSX и других поддерживаемых форматах.

Пользователь задаёт вопрос обычным языком, а система ищет необходимую информацию в подключённой базе данных и формирует ответ.

Архитектура

На основе ОС Linux Ubuntu, Ollama, Gemma, Open Web UI. Используется ядро GNU/Linux, программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Системные требования AI-сервера
Класс модели Примеры моделей Видеопамять GPU ОЗУ CPU Рекомендуемый сценарий
7–8B Llama 3.1 8B, Qwen 7B, Mistral 7B 8 ГБ 16 ГБ 4 ядра Чат-боты, генерация текста и базовые AI-задачи
26B Модели класса 20–26B 16–24 ГБ 32 ГБ 8 ядер Продвинутые чат-боты, анализ документов, программирование
70B Llama 3.1 70B, Qwen 72B и аналоги 48 ГБ 64–128 ГБ 16 ядер Сложный анализ, программирование, корпоративные AI-системы
120B+ Большие языковые модели 100B+ 80 ГБ+ 128–256 ГБ 24–32 ядра Высоконагруженные AI-системы и работа с большими моделями

Указанные параметры являются ориентировочными и рассчитаны для запуска моделей с использованием квантования. Фактические требования зависят от архитектуры модели, типа квантования, размера контекста и количества одновременно обрабатываемых запросов.