K2ТЕХ
Все решенияСтраница решения
04 / Портфель / Данные, безопасность, инженерка / Решение 03.4
в проде

On-prem LLM-модели. Российские и open-source модели на ваших серверах — под вашу задачу.

Подбираем модель под задачу и разворачиваем на ваших серверах. Оптимизируем под ваше железо: уменьшаем размер модели без потери качества, распределяем между несколькими GPU. Обновления — по согласованному графику, без остановки сценариев.

On-premGigaChat · YandexGPT · DeepSeek
01 / Что это

Работаем с российскими (GigaChat, YandexGPT, MWS) и open-source моделями (Qwen, DeepSeek, Gemma, локальные дообучения). Выбор модели → бенчмарк на вашем железе → квантизация → деплой → мониторинг. Inference stack: vLLM, TGI, TensorRT-LLM. Поддержка multi-GPU и tensor-parallelism. Обновления регулярные - под новые версии моделей, без остановки рабочих сценариев.

02 / Что внутри
Компонент 01

Российские и OSS модели

GigaChat, YandexGPT, Qwen, DeepSeek, MWS.

Компонент 02

Оптимизация под железо

Уменьшение размера модели без потери качества.

Компонент 03

Несколько GPU на одну модель

Для больших моделей, где одна GPU мала.

Компонент 04

Регулярные обновления

Новые версии моделей без остановки сценариев.

Готовы обсудить под ваш периметр?

Соберём оценку пилота, подберём стек и назначим встречу с архитектором за 1-2 рабочих дня.

К «Фундамент»