Деплой LLM on-premise: железо, квантование, автоскейлинг и стоимость — полный гайд для enterprise

Бизнес хочет AI. Генеративный ИИ обещает автоматизацию, сокращение времени на рутину, анализ договоров и создание контента. Но есть нюанс: данные, на которых обучаются модели или через которые проходят промпты, часто содержат коммерческую тайну, персональные данные, врачебные тайны. Отдавать это в OpenAI, Claude или Gemini — как пригласить шпиона на совет директоров. Решение — on-premise. Свои сервера, свои GPU, полный контроль. Но это не просто «поставил Ollama и забыл». Enterprise-деплой — это квантование, автоскейлинг, выбор железа на годы вперёд и понимание, где реально срезать затраты, а где экономия выйдет боком.

Подписаться на канал