On-Premise & 152-ФЗ
Тонкая настройка и On-Premise LLM
Развертывание открытых языковых моделей (Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek) в изолированном контуре заказчика (152-ФЗ) и дообучение на специфических данных вашей отрасли.
Срок: от 4 недель | Стоимость: от 490 000 ₽
Что входит в разработку
1
100% конфиденциальность данных: ни один байт не уходит наружу
2
Дообучение методов LoRA / QLoRA на отраслевом датасете заказчика
3
Оптимизация инференса через vLLM, TensorRT-LLM и llama.cpp
4
Полное соответствие требованиям регуляторов и 152-ФЗ РФ
Используемый стек технологий
Llama 3
Qwen 2.5
DeepSeek
vLLM
Hugging Face
NVIDIA Triton
Гарантии конфиденциальности и 152-ФЗ
Все решения могут быть развернуты в закрытом контуре вашей компании (On-Premise) без передачи конфиденциальных данных во внешние облачные сервисы. Заключаем строгий NDA перед началом обсуждения.
Рассчитать стоимость
Оставьте контакты, и мы подготовим смету внедрения под задачи вашей инфраструктуры.
Кейсы в категории «On-Premise & Fine-Tuning»
On-Premise & Fine-Tuning
Развертывание защищенной LLM в закрытом контуре банка для автоматизации кредитного андеррайтинга
Топ-30 российский коммерческий банк
Строгие требования 152-ФЗ, банковской тайны и регулятора исключали использование любых облачных AI-сервисов (OpenAI, Anthropic). Требовалось независимое On-Premise решение.
100%
изоляция контура: данные не покидают периметр безопасности банка
3.2x
ускорение рассмотрения кредитных заявок корпоративных клиентов
Срок: 3.5 месяца
Подробнее о кейсе →