Wdrażanie modeli LLM (Self-hosted)
Wdrażamy komercyjne modele LLM (Large Language Models) w Twoim prywatnym środowisku. Dzięki temu od początku masz pełną kontrolę nad danymi i infrastrukturą.


Nasze doświadczenie z projektami opartymi o AI
ROZWIJAMY I WDRĄŻAMY LLM W TWOJEJ PRYWATNEJ INFRASTRUKTURZE
Co obejmują nasze usługi rozwoju modeli (LLM)
-
1. Lokalne konsultacje i planowanie LLM
-
2. Konfiguracja lokalnej infrastruktury i sprzętu dla modeli LLM
Wspieramy konfigurację niezbędnej infrastruktury, zapewniając stabilne i bezpieczne wdrożenie LLM.
Na tym etapie pomagamy w:
• Doborze i zakupie sprzętu oraz doradztwie w zakresie doboru GPU/TPU, pamięci i przestrzeni dyskowej w zależności od wymagań modelu.• Wdrożeniu lokalnych serwerów oraz konfiguracji sprzętu w środowisku lokalnym.• Konfiguracji infrastruktury chmurowej, jeśli jest potrzebna (AWS, GCP, Azure), w celu zapewnienia elastyczności wdrożeń. -
3. Wybór architektury i budowa komercyjnego modelu LLM
Pomagamy Ci wybrać najbardziej odpowiedni LLM i adaptujemy go do Twoich konkretnych wymagań operacyjnych.
Proces ten obejmuje:
• Rekomendację odpowiedniej architektury modelu (GPT, BERT, LLaMA) dopasowanej do potrzeb Twojej firmy.• Dostrajanie modeli z wykorzystaniem danych specyficznych dla Twojej organizacji.• Optymalizację wydajności modelu poprzez dostrajanie hiperparametrów. -
4. Przygotowanie i zarządzanie danymi dla modeli LLM
Upewniamy się, że Twój model LLM jest trenowany na wysokiej jakości danych, podczas gdy Twoje dane są bezpiecznie przechowywane.
Nasze wsparcie obejmuje:
• Zbieranie i przygotowanie zbiorów danych, w tym ich anotację i porządkowanie.
• Formatowanie i kodowanie danych zgodnie z wymaganiami szkoleniowymi modelu, które ustaliliśmy.
• Konfigurację bezpiecznych rozwiązań do przechowywania danych z szyfrowaniem i kontrolą dostępu na każdym etapie. -
5. Szkolenie i optymalizacja modeli LLM
Zarządzamy pełnym cyklem życia Twojego modelu LLM. Od treningu i optymalizacji, po wdrożenie w środowisku produkcyjnym dla interakcji w czasie rzeczywistym z użytkownikami modelu.
Proces ten obejmuje:
• Konfigurację wydajnych potoków treningowych (training pipelines), w tym środowisk do trenowania rozproszonego.• Optymalizacja modelu za pomocą takich działań jak: kompresja modelu (model compression), kwantyzacja (quantization) oraz destylacja wiedzy (knowledge distillation), w celu redukcji rozmiaru modelu bez utraty jakości wyników.• Implementację strategii inferencji, które zmniejszają opóźnienia i pozytywnie wpływają na szybkość odpowiedzi w czasie rzeczywistym. -
6. Bezpieczeństwo i zgodność działania z zasadami lokalnych wdrożeń LLM
Zajmujemy się wdrożeniem Twojego modelu LLM w bezpiecznym, samodzielnie utrzymywanym środowisku, zapewniając jednocześnie zgodność z obowiązującymi regulacjami branżowymi.Ten etap obejmuje:• Konteneryzację modelu (Docker) dla elastycznego wdrożenia oraz zarządzanie rejestrami kontenerów.• Wdrożenie Kubernetes do skalowalnych implementacji i bezpiecznych protokołów sieciowych.• Przeprowadzanie audytów bezpieczeństwa oraz zapewnienie zgodności z regulacjami takimi jak GDPR, HIPAA oraz innymi obowiązującymi przepisami. -
7. Monitoring i utrzymanie modeli LLM
Podczas zaawansowanych prac stale wspieramy Twój model LLM, aby rozwijał się wraz ze zmianami zachodzącymi w Twojej organizacji i utrzymywał optymalną wydajność.
Wsparcie po wdrożeniu obejmuje:
• Monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym, pozwalające śledzić wykorzystanie zasobów i działania modelu.• Regularne aktualizacje, naprawę błędów oraz retrening modelu, aby utrzymać jego skuteczność i aktualność.• Konfigurację systemów powiadomień o błędach pozwalający na szybkie reagowanie na krytyczne problemy. -
8. Rozwój API i interfejsów dla modeli LLM
Tworzymy API oraz interfejsy umożliwiające interakcję z Twoim modelem LLM.W zakres naszych usług wchodzi:• Budowa RESTful API lub usług gRPC, które umożliwiają łatwą integrację z istniejącymi systemami.• Projektowanie intuicyjnych interfejsów webowych do interakcji i zarządzania w czasie rzeczywistym.• Dostarczanie szczegółowej dokumentacji API oraz zestawów SDK dla programistów.
Zaufali naszym rozwiązaniom opartym o AI
Budujemy efektywne modele LLM
Co warto wiedzieć o naszych modelach AI
Projekty naszych klientów oparte o AI
-
Agent AI
Asystent oparty o AI wykorzystany do interakcji przy obsłudze klienta.
KLIENT: CREDIT AGRICOLE
- Rozumienie otrzymywanych wiadomości: System wydobywa kluczowe informacje z przychodzących wiadomości i generuje ich podsumowanie, zwracając uwagę na cel i ton emocjonalny. Pomaga to eliminować błędy ludzkie i zapewnia jasny i spójny język.
- Inteligentne przekierowanie: Proste zapytania są obsługiwane automatycznie w celu szybszej realizacji, co zaoszczędza czas zespołu, aby skupili się na na bardziej złożonych i osobistych interakcjach. Skomplikowane zapytania trafiają do odpowiednich zespołów.
- Generowanie wiadomości: System tworzy spersonalizowane wzory odpowiedzi i gotowe fragmenty. Może formatować je jako pliki PDF do wysyłki. To pomaga poprawić interakcje z klientami i zapewnić zgodność z umowami SLA.
-
Analiza kontraktów zasilana przez model LLM
Analizy ryzyka i zgodności z wytycznymi wewnątrznymi kontraktów
CLIENT: BANK • UAE
- Przetwarzanie kontraktów rok po kroku: Wgraj kontrakty w formatach takich jak DOCX lub PDF. System automatycznie organizuje i kategoryzuje dokumenty, co ułatwia zarządzanie.
- Automatyczna analiza ryzyka i zgodności z wytycznymi wewnętrznymi: AI automatycznie odnajduje kluczowe informacje, generuje podsumowanie oraz dostarcza szczegółową listę potencjalnego ryzyka i rekomendacji w oparciu o bazę wiedzy organizacji.
- Pomoc chatbota prawnego: Zadawaj pytania dotyczące konkretnych sekcji lub kwestii zgodności wytycznymi wewnątrznymi poprzez chatbota AI. Dostarcza on precyzyjne, kontekstowe odpowiedzi w oparciu o dopasowany model i bazę wiedzy.
Budujemy bezpieczne i etyczne systemy oparte o AI
Etyczne praktyki przy tworzeniu AI
Zabezpieczenia LLM
Określamy precyzyjne wytyczne, aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie z modeli LLM, minimalizując ryzyko związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji.
Zasady dopuszczalnego użycia AI
Nasz zespół pomaga w opracowywaniu i wdrażaniu zasad, które regulują wykorzystanie AI w organizacji, zapewniając etyczne praktyki.
Etyczne korzystanie z AI
Przestrzegamy zasad sprawiedliwości, przejrzystości i odpowiedzialności, zapewniając, że nasze rozwiązania AI są nie tylko skuteczne, ale i etyczne.
Opinie
Od naszych klientów

Dzięki automatyzacji niektórych interakcji z klientem, pracownicy banku mają do dyspozycji gotowy „półprodukt”, który pozwala oszczędzić czas. Przez to mają więcej przestrzeni na personalizację i empatię w komunikacji z indywidualnym klientem oraz mogą lepiej zadbać o jego potrzeby.
Dlaczego klienci wybierają nasze usługi?
Generative AI dla Twojej firmy
Zaawansowana architektura LLM
Zgodność ze standardami branżowymi
Doświadczenie w branży
Bądźmy w kontakcie