🔒
Poufność
Treść promptów i danych wymaga pozostawania w kontrolowanym środowisku.
Local LLM
Lokalny model językowy bez pośredników.
Uruchamiamy modele językowe w środowisku klienta i budujemy wokół nich warstwę API, RAG, bezpieczeństwa, monitoringu i aplikacji.
MODEL TO POCZĄTEK
Dobieramy model do zadania, nie odwrotnie.
Wybór LLM zależy m.in. od języka, jakości odpowiedzi, długości kontekstu, licencji, wymagań sprzętowych, szybkości i możliwości fine-tuningu. Czasem najlepszy będzie mniejszy model z dobrym RAG; czasem większy model specjalistyczny.
✓
Sizing
Co wpływa na wymagania infrastruktury?
Nie istnieje jedna „konfiguracja do AI”. Sprzęt należy dobrać do modelu, kwantyzacji, kontekstu, jednoczesności i oczekiwanej latencji.
Mniejsze modele
Dobry punkt startowy dla klasyfikacji, prostych asystentów, ekstrakcji lub lokalnych agentów o ograniczonym zakresie.
Modele średnie
Większa jakość i zdolność rozumowania kosztem pamięci GPU, przepustowości i energii.
Duże modele
Scenariusze wymagające wysokiej jakości; często potrzebny klaster GPU lub zaawansowane techniki inference.
Kwantyzacja może istotnie zmniejszyć wymagania pamięciowe i koszt inference, ale jej wpływ na jakość należy ocenić na realnych zadaniach organizacji.
WARSTWY
Produkcja to więcej niż uruchomienie modelu.
Stabilna platforma potrzebuje serwowania modeli, kolejkowania, limitów, cache, obserwowalności, polityk bezpieczeństwa i mechanizmu aktualizacji.
1
Model registrywersje, licencje, artefakty i konfiguracje
↓
2
Inference serverbatching, GPU, kontekst, kwantyzacja, streaming
↓
3
AI Gatewayuwierzytelnienie, routing, limity, logi, guardrails
↓
4
AplikacjeRAG, agent, chat, voice, avatar, API
Praktyka
Kiedy lokalny LLM ma szczególnie dużo sensu?
Nie każdy projekt wymaga własnego modelu. Warto rozważyć lokalny inference, gdy kilka czynników występuje jednocześnie.
↔
Integracje
Model intensywnie korzysta z wewnętrznych API, baz i systemów.
∞
Duży wolumen
Stałe, przewidywalne obciążenie może uzasadniać własną infrastrukturę.
⌁
Offline / edge
System ma działać przy ograniczonej łączności lub w sieci odseparowanej.