Автономное развертывание локального LLM-решения для бизнеса на собственной инфраструктуре

Развернуть локальное LLM-решение внутри инфраструктуры компании так, чтобы данные не покидали внутренний контур, а сама модель могла безопасно интегрироваться с корпоративными системами.

Мы подобрали подходящую open-source модель под задачи клиента, выполнили контейнеризацию решения, настроили on-premise развертывание и интеграции с внутренними сервисами через защищенные API с учетом требований к аутентификации, шифрованию и логированию.

Этапы работ:

1. Аудит задач клиента
   Проанализировали бизнес-задачи клиента и определили требования к LLM-решению: обработка внутренних документов, генерация ответов, интеграция с корпоративными системами.

2. Подбор модели
   Выбрали подходящую open-source модель (например, Llama, Mistral или аналоги) под задачи клиента с учётом баланса качества и производительности.

3. Оценка инфраструктуры
   Проверили существующую on-premise инфраструктуру клиента: вычислительные мощности, дисковое пространство, сетевые ограничения и требования к безопасности.

4. Подготовка архитектуры
   Спроектировали архитектуру развёртывания: изолированный контур, доступ к модели через API, интеграция с корпоративными сервисами.

5. Контейнеризация
   Упаковали модель и её зависимости в контейнеры для воспроизводимого и изолированного запуска.

6. Настройка Docker
   Собрали Docker-образы для LLM-сервера, API-шлюза и вспомогательных сервисов, оптимизировали размер и производительность.

7. Оркестрация в Kubernetes
   Настроили манифесты Kubernetes для управления контейнерами: автомасштабирование, обновления, отказоустойчивость.

8. API-интеграции
   Разработали REST API для вызовов модели из корпоративных систем: приём запросов, обработка, возврат результатов.

9. Настройка аутентификации
   Внедрили аутентификацию запросов к API через JWT-токены или интеграцию с корпоративным SSO.

10. Шифрование
    Настроили шифрование данных при передаче (TLS) и при хранении логов и временных файлов модели.

11. Логирование
    Реализовали централизованное логирование всех запросов к модели и действий администраторов для аудита.

12. Тестирование
    Провели тестирование нагрузок, безопасности и качества ответов модели внутри инфраструктуры клиента.

13. Развертывание
    Установили и настроили решение в production-контуре клиента, обеспечив, чтобы данные не покидали внутреннюю сеть.

Клиент получил автономное AI-решение, полностью работающее внутри собственной инфраструктуры без зависимости от внешних сервисов и рисков утечки данных.