Accura AI
Suwerenność cyfrowa

Wdrożenia On-Premise LLM: Własne Centrum AI na Lokalnym Serwerze

Uruchamiamy najpotężniejsze otwarte modele językowe bezpośrednio na infrastrukturze Twojego przedsiębiorstwa. Brak wysyłania danych na zewnątrz, brak nieprzewidywalnych rachunków za tokeny i pełna zgodność z unijnymi regulacjami.

Zamów audyt sprzętowy Zobacz zaplecze sprzętowe

Wstępny audyt sprzętowy jest bezpłatny. Napisz na biuro@accuraai.pl lub zadzwoń pod +48 784 761 834.

Dlaczego on-premise

Dlaczego firmy przechodzą z chmury na lokalne modele LLM?

Używanie zewnętrznych API modeli językowych niesie realne ryzyka biznesowe i prawne, które w branżach regulowanych potrafią uniemożliwić pracę produkcyjną.

Ryzyko wycieku tajemnicy handlowejZapytania przesyłane do chmury mogą trafiać do dzienników zdarzeń dostawcy lub służyć do dalszego trenowania kolejnych wersji jego modeli.
Niezgodność z RODO i AI ActPrzekazywanie danych osobowych lub wrażliwych do serwerów poza Europejskim Obszarem Gospodarczym rodzi poważne konsekwencje prawne.
Brak stabilności cenowej i technicznejDostawca chmurowy może w każdej chwili zmienić cennik API, wycofać dany model lub zmienić jego zachowanie, co bywa nazywane model driftem.
Stały koszt i pełna kontrolaWdrożenie on-premise gwarantuje stały koszt, zerowe opóźnienia sieciowe oraz 100% kontroli nad kodem i danymi.
Dobór modelu

Jakie modele wdrażamy

Wybieramy i dostosowujemy czołowe modele open-source o parametrach dopasowanych do Twojego budżetu sprzętowego.

Nasz podstawowy wybór

Qwen 3

Świetna wydajność w zadaniach analitycznych, programistycznych i pracy na danych strukturyzowanych. Model, na którym opieramy większość naszych wdrożeń lokalnych.

Meta

Llama 3.1 / 3.3

Wszechstronne modele do analizy tekstów, pisania raportów i klasyfikacji dokumentów.

DeepSeek

DeepSeek V3 / R1

Zaawansowane wnioskowanie logiczne i matematyczne, przydatne przy bardziej złożonych zadaniach analitycznych.

Mistral AI

Mistral / Mixtral (MoE)

Wysoka wydajność przy zachowaniu niskiego zapotrzebowania na pamięć VRAM.

Serwer z modelem LLM działającym lokalnie w firmowej serwerowni
Model na Waszym sprzęcie Model językowy pracuje fizycznie na serwerze w Waszej firmie, bez łączenia się z żadną chmurą.
Inżynieria wydajnościowa

Kwantyzacja i serwery wnioskowania

Aby uruchomić model klasy 70B na tańszym sprzęcie, stosujemy kwantyzację do formatów GGUF, AWQ lub EXL2, zwykle w wariancie 4-bit lub 8-bit. Do samego serwowania modelu wykorzystujemy vLLM, korzystając z tensor parallelism przy konfiguracjach wielokartowych, co pozwala obsłużyć dziesiątki zapytań od pracowników jednocześnie bez spadku prędkości generowania tokenów.

Zaplecze sprzętowe

Maszyny stacjonarne, serwery lub private cloud

Nie posiadasz własnej serwerowni z kartami NVIDIA? Pomagamy na każdym etapie doboru i konfiguracji sprzętu.

🖥

Konfiguracja istniejącego sprzętu

Optymalizujemy zasoby, które już posiadacie, dobierając model i kwantyzację do dostępnego VRAM.

Dedykowana stacja AI

Dla pojedynczych stanowisk polecamy karty klasy RTX 4090 lub RTX 5070 Ti. Dla wielu użytkowników jednocześnie budujemy stacje na RTX PRO 6000 Blackwell z 96 GB pamięci i Universal MIG.

🔒

Prywatna chmura

Jeśli wolisz model chmurowy, stawiamy odizolowaną instancję na serwerach w Polsce lub UE, spiętą szyfrowanym tunelem VPN.

FAQ

Często zadawane pytania o on-premise LLM

Do uruchomienia mniejszych, bardzo wydajnych modeli, na przykład Qwen 3 14B, wystarczy nowoczesna stacja robocza z jedną kartą graficzną posiadającą minimum 16 do 24 GB pamięci VRAM, na przykład NVIDIA RTX 4090 lub RTX 5070 Ti. Dla modeli klasy 70B i dla obsługi wielu użytkowników jednocześnie zalecamy karty z rodziny RTX PRO 6000 Blackwell z 96 GB pamięci, które dzięki Universal MIG można logicznie podzielić między wiele zespołów.

W większości konkretnych zadań biznesowych, takich jak analiza dokumentów, wyciąganie danych czy pisanie raportów po polsku, dostrojony model open-source z rodziny Qwen lub Llama 3 osiąga wyniki porównywalne lub lepsze od GPT-4o, przy braku ryzyka wycieku danych i bez opłat za tokeny.

Fine-tuning to dodatkowe wytrenowanie istniejącego modelu na specyficznych danych Twojej firmy, na przykład wewnętrznym żargonie czy historii zgłoszeń. W większości przypadków lepsze i tańsze efekty daje jednak wdrożenie architektury RAG, czyli firmowej bazy wiedzy połączonej z gotowym modelem.

Wdrożenie on-premise natywnie spełnia wymogi NIS2 oraz AI Act w zakresie nadzoru nad danymi. Wraz z panelem administracyjnym Accura AI otrzymujesz pełne logowanie dostępów, audytowalność zapytań oraz gwarancję, że dane nie trafiają do systemów stron trzecich.

Powiązane usługi

Zobacz też

Przenieś sztuczną inteligencję na własny serwer

Zamów bezpłatny audyt sprzętowy i dowiedz się, jaki model i jaka konfiguracja najlepiej odpowiadają Waszym potrzebom.

Napisz do nas Formularz kontaktowy

Zadzwoń do nas: +48 784 761 834

Napisz do nas: biuro@accuraai.pl