Де відбувається обробка AI — це проєктне рішення. На цій сторінці описано варіанти, що підтверджують поточні проєкти і що поки що є розробкою чи R&D.
Два наші проєкти працюють із локальною обробкою.
Auto LLM Benchmark порівнює локальні моделі на ваших завданнях.
Що робить: Однакові завдання запускаються на локальних моделях; відповіді, швидкість і оцінки якості збираються в одній таблиці.
Примітка: Моделі, що порівнюються, працюють локально; AI-оцінювач (OpenAI GPT-4.1) — зовнішня модель.
Auto LLM BenchmarkРозшифровує довгі аудіозаписи на вашому комп’ютері.
Що робить: Розпізнавання працює з прискоренням на GPU і повністю офлайн після початкового налаштування.
Примітка: Додатковий сценарій обробки тексту (AI-структурування в статтю Google Docs) використовує AI-модель і Google Docs.
Локальна транскрипція великих аудіофайлівЦе підстави розглянути її, а не підстави вважати її вирішенням.
Локальне за замовчуванням не дешевше, не швидше і не точніше. Кожен із цих пунктів треба виміряти для вашої задачі.
Порівняння того, де відбувається обробка, а не рейтинг.
| Підхід | Де відбувається обробка | Що перевірити спершу | Що залишається зовнішнім |
|---|---|---|---|
| Хмарний AI | У зовнішнього провайдера | Умови провайдера, які дані надсилаються, доступність | Модель та інфраструктура провайдера |
| Local AI | У визначеному локальному середовищі | Обладнання, якість моделі для задачі, зусилля на супровід | Будь-який інший віддалений крок процесу |
| Гібридний | Частина кроків локально, частина зовні | Які дані куди йдуть і як це контролюється | Кожен зовнішній крок |
Ці терміни часто плутають.
Перший підхід, який варто оцінити для кожного типу потреби. Підходи можна поєднувати.
| Потреба | Перший підхід для оцінки |
|---|---|
| Стабільний формат результату | Промпти, приклади, конфігурація, перевірка за схемою |
| Внутрішні знання, що змінюються | Retrieval / RAG |
| Дії в системах організації | Інструменти, API, обмежені процеси з агентами |
| Поведінка, специфічна для домену | Оцінити, чи потрібна адаптація |
| Стійка зміна поведінки, достатньо відповідних даних, простіші підходи не вистачають | Експеримент із fine-tuning |
| Детермінована задача | Звичайна автоматизація |
Fine-tuning — не неминучий кінцевий пункт.
Кожен етап з його межами та тим, наскільки поточна робота його підтверджує.
Підтверджено експериментами з порівняння локальних моделей.
Локальне виконання лабораторного масштабу, не промислове розміщення.
Вимірювання підтримуються; системна оптимізація розвивається.
Напрям, що розвивається.
Запланований R&D за LoRA / QLoRA.
Підтверджено проєктами. Результатів «до і після» fine-tuning не заявляється.
Досвід наших проєктів; межі залежать від кожного проєкту.
Майбутній експлуатаційний етап, що потребує окремої оцінки.
Окреме лабораторне обчислювальне середовище для AI — це концепція для розробки та демонстрації рішень. Це не доступний керований сервіс.
Концепція для демонстрації Концепція для демонстрації — обладнання, моделі, потужність чи аптайм не заявляються
Сервер застосунків чи автоматизації (сайт, Telegram, n8n, CRM) може звертатися до сервера AI-інференсу через API. Це можуть бути різні системи в різних місцях.
Ілюстративна архітектура — не задокументована реалізація
Що існує: лабораторні локальні експерименти, задокументовані в проєктах, як-от порівняння локальних моделей і локальне транскрибування.
Успішне рішення згодом можна відтворити в середовищі самої організації. Залежно від вимог це може бути:
Моделі працюють у визначеному локальному середовищі.
Архітектура з контролем доступу, ізоляції, зберігання та передавання даних.
Розгортання в інфраструктурі самої організації.
Частина кроків локально, частина зовні.
Обробка через зовнішнього провайдера.
Застосунок та інференс працюють на різних системах.
Це варіанти для оцінювання. Лабораторія наразі не продає й не експлуатує їх усі.
Що дають проєкти з локальною обробкою.
Однакові завдання для різних локальних моделей — якість і швидкість в одній таблиці.
В одному із запусків близько 60 годин лекцій оброблено приблизно за 5 годин на GPU.
Це напрями, а не доступні послуги.
Запланований напрям AI Model Engineering і R&D. Це не запущена стандартна комерційна послуга.
Перед будь-яким майбутнім експериментом із fine-tuning ми вимагатимемо:
Прайсу та можливості придбати fine-tuning немає.
Ні. Private AI — це контроль доступу, ізоляції, зберігання та передавання даних. Локальне виконання лише одна з його можливих частин.
Не за замовчуванням. Вартість, швидкість і точність потрібно виміряти для вашої задачі.
Не як окрему послугу на цей момент. Ми створюємо рішення, що працюють у вашому середовищі чи в хмарі — локально, у хмарі або гібридно, залежно від вимог.
Ні. LoRA / QLoRA — запланований R&D, а спершу оцінюються простіші підходи.
Опишіть, що зараз робиться вручну, які дані задіяно і який результат ви хочете отримати. Технічне завдання чи обрана модель для початку не потрібні.
Будь ласка, не передавайте комерційну таємницю, вихідний код або чутливі персональні дані до підписання NDA (Угоди про нерозголошення).
