On-Premise & Sovereign AI

Ελάχιστο: ένας σταθμός εργασίας με NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) εκτελεί μοντέλα 7B στα 30 tokens/δευτερόλεπτο — επαρκές για 10–20 ταυτόχρονους χρήστες. Για παραγωγή: 2–4× A100 80GB ή H100 χειρίζεται μοντέλα 70B με υψηλή απόδοση. Παρέχουμε λεπτομερή οδηγό διαστασιολόγησης hardware βάσει των απαιτήσεων ταυτόχρονης χρήσης σας.

Ναι. Το inference μόνο με CPU μέσω llama.cpp ή Ollama λειτουργεί καλά για μοντέλα 7B στα 3–8 tokens/δευτερόλεπτο. Είναι επαρκές για ασύγχρονες περιπτώσεις χρήσης (επεξεργασία εγγράφων, ομαδική ανάλυση) αλλά όχι για συνομιλία σε πραγματικό χρόνο. Το AMD ROCm παρέχει επιτάχυνση GPU σε κάρτες AMD.

Ρυθμίζουμε μια διοχέτευση ενημέρωσης μοντέλων με πύλες έγκρισης — οι νέες εκδόσεις μοντέλων οδηγούνται σε στάδιο, αξιολογούνται με βάση τα προσαρμοσμένα evals σας και προωθούνται στην παραγωγή μέσω του ίδιου εγχειριδίου με την αρχική ανάπτυξη. Εναλλαγή μοντέλων χωρίς διακοπή λειτουργίας με vLLM.

Ναι από σχεδιασμό. Κανένα δεδομένο δεν εγκαταλείπει την υποδομή σας — δεν υπάρχουν εξωτερικές κλήσεις API μετά την ανάπτυξη. Τεκμηριώνουμε τις ροές δεδομένων για τον DPO σας και παρέχουμε τα αρχεία επεξεργασίας που απαιτούνται από το Άρθρο 30.

Στις περισσότερες περιπτώσεις, ναι. Αναπτύσσουμε τελικά σημεία συμβατά με OpenAI — το ίδιο μοτίβο base URL, η ίδια μορφή αίτησης/απόκρισης. Αλλάζετε μία γραμμή διαμόρφωσης (το base URL) και ο υπάρχων κώδικας LangChain, LlamaIndex ή άμεσης κλήσης API λειτουργεί χωρίς τροποποίηση.

Για πολλές εταιρικές περιπτώσεις χρήσης, ναι. Το Llama 3.3 70B ισοφαρίζει ή υπερβαίνει το GPT-4 σε benchmarks ακολούθησης οδηγιών, κωδικοποίησης και συλλογιστικής. Για τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας, πάντα εκτελούμε σύγκριση benchmarks πριν προτείνουμε βασικό μοντέλο.