Локальный инференс внутри контура компании
Модели работают на вашей инфраструктуре, а данные остаются под вашим контролем.
Стоимость облачных API растет вместе с числом рабочих мест и объемом токенов. Мы рассчитываем экономику локального инференса до закупки оборудования, затем проектируем и вводим в эксплуатацию GPU-кластеры и парк устройств на Apple Silicon. Результат включает прогноз совокупной стоимости владения, точку окупаемости и план эксплуатации.
Что мы берём на себя
Экономика инференса
Расчет строится на фактической нагрузке и требованиях к качеству.
- Профилирование объема токенов и типов нагрузки по командам
- Совокупная стоимость владения: расходы на API, амортизация кластера, точка окупаемости и чувствительность к росту
- Подбор моделей с открытыми весами и облачных API под заданные критерии качества
Инференс в собственной инфраструктуре
Кластеры внутри сетевого периметра, включая среды без доступа к внешней сети.
- Проектирование и развертывание GPU-кластеров на vLLM или SGLang, квантование и пакетная обработка
- Набор моделей с открытыми весами и оценочные тесты на реальных задачах компании
- Kubernetes или физические серверы, наблюдаемость, автоматическое масштабирование и регламенты дежурств
Инференс на рабочих устройствах
Используем доступные вычислительные ресурсы там, где они отвечают требованиям по качеству и задержке.
- Локальный инференс на Apple Silicon с помощью MLX и объединенной памяти
- Кластеры на RTX 3090 и 5090 для нагрузок, где они экономически эффективнее серверных ускорителей
- Маршрутизация запросов между рабочими устройствами, локальным кластером и облачными API
Безопасность и эксплуатация
Регламенты эксплуатации входят в проект вместе с инфраструктурой.
- Изоляция данных, контроль доступа и журналы аудита внутри контура
- Обновления моделей, регрессионные проверки качества и планирование мощностей
- Передача команде клиента либо ежемесячное сопровождение Relux Works
Частые вопросы
Когда локальный инференс реально окупается?
Локальная инфраструктура становится экономически оправданной при стабильной нагрузке и росте числа рабочих мест. Оценка строится на нескольких неделях фактического использования и показывает точку окупаемости с учетом расходов на API, оборудование и эксплуатацию.
Какие модели могут работать внутри контура?
Используем актуальные модели с открытыми весами, включая Llama, Qwen, DeepSeek и Mistral. Перед рекомендацией оборудования сравниваем кандидатов на задачах клиента по качеству, скорости и потреблению памяти.
Для каких задач подходит Apple Silicon?
Объединенная память процессоров серии M позволяет локально запускать модели, подходящие для персональных задач и нагрузок с допустимой задержкой. Общая тяжелая нагрузка направляется на кластер. Для развертывания на рабочих устройствах используем MLX.
Можно ли использовать RTX 3090 и 5090 в рабочей инфраструктуре?
Да, для части моделей и профилей нагрузки такие ускорители дают низкую стоимость обработки. При проектировании учитываем объем видеопамяти, отсутствие NVLink, требования к отказоустойчивости и обслуживанию. Для иных нагрузок рекомендуем серверные ускорители.
Как обеспечиваются приватность данных и соответствие требованиям?
Запросы, документы и результаты обработки могут оставаться внутри сети компании. Поддерживаем развертывания без доступа к внешней сети. В проект входят изоляция, управление доступом и журналы аудита.
Можно ли сочетать локальный инференс с облачными API?
Да. Маршрутизация направляет типовые запросы на локальные модели, а задачи повышенной сложности в облачные API. Для каждого класса запросов задаются требования к качеству, задержке, стоимости и приватности.
С чего начинается проект и сколько стоит?
С оценки экономики на фактических данных использования. Результат включает расчет совокупной стоимости владения, рекомендации по оборудованию и план развертывания. Реализация оценивается по фиксированной смете, эксплуатация может оформляться как ежемесячное сопровождение.
Кто оперирует кластером потом?
Мы документируем систему и передаем ее команде клиента либо продолжаем эксплуатацию в рамках ежемесячного сопровождения, включая обновления моделей и регрессионные проверки качества.
Рассчитайте экономику до закупки оборудования
Опишите типы нагрузки и текущие расходы на API. В течение рабочего дня предложим состав оценки и фиксированную цену.
Написать на ivan@relux.works