תשתית AI פרטית

הרצת מודלי AI בתוך הרשת שלכם

לצוותים קטנים ולארגונים גדולים: המודלים, החומרה והנתונים שלכם.

עלויות API גדלות עם כל משתמש וכל אסימון. אנחנו מתכננים ומפעילים הרצת מודלים מקומית על אשכולות GPU בתוך הארגון ועל מכשירי Apple Silicon קיימים. עלות כוללת ונקודת איזון מחושבות לפני רכישת חומרה.

בקש הערכה כלכלית

מה אנחנו לוקחים על עצמנו

כלכלת הרצת מודלים וניתוח TCO

אנחנו מתחילים בניתוח כלכלי שניתן לבדיקה.

  • מיפוי נפח האסימונים וניתוח עומסי העבודה בצוותים שלכם
  • מודל TCO: עלות API לעומת הפחתת האשכול, נקודת איזון ורגישות לצמיחה
  • בחירת מודל לפי רמת האיכות הנדרשת, בין מודלים במשקלים פתוחים לממשקי API מתקדמים

פלטפורמות מקומיות להרצת מודלים

אשכולות ייצור בתוך הרשת שלכם, כולל סביבות מבודדות לחלוטין.

  • תכנון והקמה של אשכול GPU עם vLLM או SGLang, כימות ועיבוד באצוות
  • מערך מודלים במשקלים פתוחים ובדיקות הערכה מול המשימות האמיתיות שלכם
  • Kubernetes או Bare Metal, ניטור, הרחבה אוטומטית ונהלי תפעול לכוננות

הרצת מודלים בקצה על מכשירים קיימים

אנחנו משתמשים בחומרה שכבר קיימת כאשר הביצועים והעלות מתאימים.

  • הרצה מקומית על מכשירי Apple Silicon של העובדים באמצעות MLX וזיכרון מאוחד
  • אשכולות RTX 3090/5090 כאשר יחס העלות לביצועים עדיף על כרטיסי מרכז נתונים
  • ניתוב חכם בין מכשירי קצה, אשכול מקומי וממשקי API של מודלים מתקדמים

אבטחה, תאימות ותפעול

הרצת מודלים מקומית דורשת תהליך תפעולי מתמשך.

  • נתונים לעולם אינם עוזבים את ההיקף: בידוד, בקרת גישה, מסלולי ביקורת
  • עדכוני מודלים, בדיקות הערכה למניעת רגרסיות ותכנון קיבולת
  • מסירה לצוות שלכם או המשך תפעול במסגרת הסכם חודשי

שאלות נפוצות

מתי הרצת מודלים מקומית משתלמת?

כאשר השימוש יציב ונפח הבקשות משמעותי. אנחנו מנתחים נתוני שימוש אמיתיים ומשווים את עלות ה-API החיצוני לעלות הרכישה והתפעול של החומרה כדי לחשב את נקודת האיזון.

אילו מודלים יכולים לרוץ בתוך הרשת שלנו?

אפשר להריץ משפחות עדכניות במשקלים פתוחים, ובהן Llama, Qwen, DeepSeek ו-Mistral, מדגמים שמתאימים למכשירי קצה ועד לדגמים לאשכולי GPU. לפני המלצה על חומרה אנחנו בודקים את המועמדים מול המשימות ורמת האיכות הנדרשת שלכם.

האם Apple Silicon מתאים להרצת מודלים מקצועית?

כן, עבור עומסי עבודה מסוימים. הזיכרון המאוחד במחשבי M-series מאפשר להריץ מקומית מודלים גדולים יחסית. אנחנו משתמשים ב-MLX למשימות שרגישות לפרטיות ויכולות לסבול זמני תגובה מקומיים, ומעבירים את העומס המשותף והכבד לאשכול.

GPUs לצרכן כמו RTX 3090/5090 בייצור, באמת?

במקרים מתאימים, כן. עבור מודלים בינוניים אשכול כזה עשוי לספק עלות טובה יותר לאסימון. בתכנון נלקחות בחשבון המגבלות, ובהן היעדר NVLink ופחות VRAM לכרטיס; כאשר נדרשת חומרת מרכז נתונים, ההמלצה תציין זאת במפורש.

מה לגבי פרטיות נתונים ותאימות?

פרטיות היא לעיתים קרובות הסיבה המרכזית להרצה מקומית. הבקשות, המסמכים והתוצאות נשארים ברשת, וניתן לתכנן גם סביבות מבודדות. הארכיטקטורה כוללת בידוד, בקרת גישה ויומני ביקורת.

האם אפשר לשלב הרצה מקומית עם ממשקי API של מודלים מתקדמים?

כן. מודלים מקומיים מטפלים ברוב הבקשות, וממשקי API חיצוניים נשמרים למשימות הקשות ביותר. שכבת הניתוב בוחרת את הרמה הזולה ביותר שעומדת בדרישת האיכות.

איך מתחילה התקשרות ומה היא עולה?

העבודה מתחילה בבדיקה כלכלית בהיקף קבוע על בסיס נתוני שימוש אמיתיים. מתקבלים מודל TCO, המלצת חומרה ותוכנית פריסה. ההקמה מוצעת במחיר קבוע, והפעלה שוטפת יכולה להתבצע בהסכם חודשי.

מי מפעיל את האשכול לאחר מכן?

אפשר לתעד את המערכת ולהעביר אותה לצוות שלכם, או להמשיך להפעיל אותה בהסכם חודשי הכולל עדכוני מודלים ובקרות הערכה.

בדקו את הכדאיות לפני רכישת חומרה

תארו את עומסי העבודה ואת הוצאות ה-API הנוכחיות. נחזור בתוך יום עסקים עם היקף ומחיר קבוע לבדיקה.

Relux Works MCP
https://api.relux.works/mcp
הוראות לסוכנים