Локальный ИИ на сервере компании
Разворачиваем модели, индексы и приложения в инфраструктуре заказчика или в выделенном контуре под его управлением. Архитектура исключает обращение к внешним AI API, а доступ, журналы и обновления согласуются с ИТ- и ИБ-службой.
- Данные и индексы хранятся в согласованном контуре
- Интеграция с корпоративной системой доступа
- Журналирование запросов и версий компонентов
- Контролируемая установка обновлений
- Требования к CPU и GPU подтверждаются тестом
Что это
Что означает on-premise ИИ
On-premise ИИ — это способ развертывания, при котором модели, рабочие данные, индексы и журналы находятся в инфраструктуре, контролируемой заказчиком. Система может работать без обращения к внешним AI API и интегрироваться с внутренними хранилищами, СЭД и каталогом пользователей.
Такой формат рассматривают, когда политика компании ограничивает передачу документов внешним сервисам, нужна автономная работа или требуется собственный процесс обновлений. Локальное размещение уменьшает число внешних потоков данных, но само по себе не гарантирует соответствие закону или внутренним требованиям.
Модель обработки персональных данных, класс защищенности, сертификация и допустимость конкретных компонентов оцениваются для каждого проекта юристами и ИБ-службой заказчика. Архитектура предоставляет технические механизмы, а не заменяет эту оценку.
Когда рассматривать
Когда локальное развертывание оправдано
Данные и правила доступа
- Рабочие документы нельзя передавать во внешние AI API
- Нужно использовать действующие роли и группы доступа
- Требуется контролировать место хранения индексов и журналов
- Важна прослеживаемость версии модели и каждого запроса
Эксплуатация
- Контур работает без постоянного доступа в интернет
- Обновления проходят внутреннюю проверку до установки
- Есть требования к резервированию и мониторингу
- Система интегрируется с внутренними источниками данных
Архитектура
Из каких контуров состоит локальная ИИ-система
Контур данных получает документы и структурированные источники, извлекает текст, хранит метаданные и поисковые индексы. Контур моделей выполняет классификацию, извлечение, поиск или генерацию. Контур приложений предоставляет API и пользовательский интерфейс, а контур эксплуатации отвечает за доступ, журналы, мониторинг и обновления.
Компоненты можно разместить на физических серверах, виртуальных машинах или в контейнерной платформе заказчика. Конкретный вариант зависит от действующих стандартов ИТ, профиля нагрузки и требований к отказоустойчивости. Наличие Kubernetes не является обязательным условием.
Обновления поступают через согласованный процесс: проверка источника и контрольной суммы, тестовый контур, приемочные проверки и только затем промышленная установка. Для изолированной сети возможен ручной перенос пакетов по регламенту заказчика.
Контроль
Что нужно согласовать с ИТ, ИБ и юристами
До пилота
- Категории данных и допустимые места обработки
- Роли пользователей и владельцы журналов
- Интеграции, сетевые потоки и правила обновлений
- Критерии качества, отказа и ручной проверки
До промышленного запуска
- Модель угроз и меры защиты для конкретной системы
- Резервирование, мониторинг и план восстановления
- Регламент смены моделей, индексов и инструкций
- Правовая и внутренняя оценка соответствия требованиям
Часто задаваемые вопросы
Частые вопросы про локальный ИИ
Что такое on-premise ИИ простыми словами?
Это ИИ-система, которая работает в инфраструктуре под управлением вашей компании. Модели, документы, индексы и журналы можно хранить внутри согласованного контура без отправки запросов во внешний AI API.
Можно ли работать без интернета?
Да, если все нужные модели, зависимости, данные и средства управления развернуты локально. Для обновлений заранее проектируется отдельный процесс: внутренний репозиторий, контролируемый шлюз или ручной перенос по регламенту заказчика.
Гарантирует ли on-premise соответствие 152-ФЗ?
Нет. Локальная архитектура может сократить внешние потоки данных и дать больше технического контроля, но соответствие зависит от состава персональных данных, целей обработки, модели угроз, мер защиты и организационных процедур. Итоговую оценку выполняют юристы и ИБ-служба заказчика для конкретного проекта.
Какая инфраструктура нужна для локального ИИ?
Она зависит от модели, длины контекста, объема документов, параллельности и целевой задержки. На пилоте сравниваются CPU- и при необходимости GPU-конфигурации, рассчитываются память, хранилище, резервирование и мониторинг.
Как обновлять модели в закрытом контуре?
Через согласованный процесс поставки: проверка источника и контрольных сумм, тестирование на контрольной выборке, проверка ИБ и установка утвержденной версии. Способ доставки зависит от сетевой изоляции и внутренних регламентов.
Чем on-premise отличается от self-hosted?
В разговорной практике термины часто пересекаются. Self-hosted подчеркивает самостоятельное размещение программного решения, а on-premise — корпоративный контур эксплуатации и ответственности. В проекте важнее не название, а место обработки данных, доступ, журналы, обновления и поддержка.
Можно ли совместить локальный ИИ с облачными сервисами?
Да, если политика заказчика допускает гибридную схему и данные явно разделены по классам. Для каждого внешнего потока фиксируются назначение, состав данных, доступ и обработка ошибок. Такая схема требует отдельного review ИБ и юридической службы.
Связанные направления
Другие страницы про локальный ИИ, аудит необходимости и развертывание без облака.
ИИ без GPU: запуск LLM на CPU
Как проверить CPU-инференс, квантование, память и скорость до выбора серверной конфигурации или закупки GPU.
Локальная RAG-система
Поиск и ответы по корпоративным документам со ссылками на источники, правами доступа и правилами отказа.
Аудит процессов и стратегия внедрения ИИ
Оценка процесса, данных и baseline до пилота: критерии качества, архитектура, риски и бюджет внедрения.
Заявка
Обсудить локальное развертывание ИИ
Опишите данные, требования ИБ и доступную инфраструктуру — предложим следующий шаг для оценки архитектуры.
Что лучше приложить к заявке
- Какие задачи и типы данных будут обрабатываться.
- Где разрешено хранить документы, индексы и журналы.
- Какие интеграции и правила доступа уже используются.
- Какая инфраструктура доступна для пилота.