01
Zadania i dane
Ustalamy użytkowników, rodzaje dokumentów i oczekiwane odpowiedzi. Wybieramy próbki bez zbędnych danych poufnych oraz określamy skutki pomyłek i punkty kontroli człowieka.
Modele AI offline
Modele AI offline dla firm
Wdrażamy modele AI działające w środowisku firmy. Sprawdzamy ich przydatność na Twoich zadaniach, dobieramy sprzęt i zabezpieczenia oraz ustalamy zasady utrzymania. Model działa lokalnie; pełną izolację od internetu lub kontrolowane połączenia ustalamy osobno.
Zaufali nam
Firmy i instytucje, dla których liczy się stabilne IT.
AI na własnej infrastrukturze
Chcesz korzystać z AI, ale nie możesz przesyłać umów, dokumentacji lub danych klientów do publicznych narzędzi? Lokalny model może przetwarzać je na infrastrukturze firmy. Najpierw sprawdzamy, czy poradzi sobie z potrzebnymi zadaniami i czy jego koszt jest uzasadniony. Taki model nie musi być całkowicie odłączony od internetu. Aktualizacje, integracje i ewentualne usługi zewnętrzne ustalamy osobno.
Jak pracownicy mogą korzystać z modelu
Model jest jednym z elementów rozwiązania. Dobieramy sposób pracy do zadania i istniejących systemów; poniżej znajdziesz powiązane usługi.
Open WebUI
Firmowy interfejs czatu z kontami użytkowników, dostępem do wybranych modeli i ustalonymi zasadami przechowywania rozmów.Bazy wiedzy RAG
Wyszukiwanie w instrukcjach i dokumentacji firmy. Odpowiedzi ze wskazaniem źródła, z uwzględnieniem uprawnień i aktualności materiałów.Audyt procesów AI
Ocena zadań, danych i oczekiwanych korzyści przed zakupem infrastruktury. Wskazujemy też sytuacje, w których AI nie jest potrzebne.Oprogramowanie AI na zamówienie
Własna aplikacja, gdy potrzebne są integracje, ekrany, walidacja i zatwierdzanie wyników przez pracownika, a sam czat nie wystarcza.ISO 27001 · TÜV NORD Polska
System zarządzania bezpieczeństwem informacji Virtline jest certyfikowany przez TÜV NORD Polska według PN-EN ISO/IEC 27001:2023-08. Zakres i ważność certyfikatu sprawdzisz w dokumencie.
Zobacz certyfikat VirtlineJak przebiega wdrożenie lokalnego AI
Zaczynamy od próby na uzgodnionych zadaniach. Dopiero jej wyniki pozwalają ustalić docelowy zakres i potrzebne zasoby.
02
Próba modelu
Porównujemy jakość odpowiedzi, szybkość i wymagania sprzętowe. Sprawdzamy licencję i ograniczenia wybranego modelu. Omawiamy, czy lokalny wariant uzasadnia koszt wdrożenia i utrzymania.
03
Konfiguracja i zabezpieczenia
Przygotowujemy uzgodnione środowisko, konta, role i integracje. Sprawdzamy przepływ danych, logi, kopie zapasowe i uwierzytelnianie, w tym MFA, jeżeli przewiduje je przyjęta architektura.
04
Odbiór i przekazanie
Powtarzamy testy z użytkownikami, opisujemy ograniczenia i przekazujemy dokumentację. Uzgadniamy odpowiedzialność za aktualizacje, obsługę incydentów i decyzję o wyłączeniu modelu, gdy działa nieprawidłowo.
Zakres praktyczny
Co otrzymasz w uzgodnionym zakresie
Sprawdzamy całą drogę od zapytania do wyniku. Odbiór dotyczy działania rozwiązania oraz możliwości jego dalszej obsługi, nie samego uruchomienia modelu.
Porównanie wariantów lokalnego, hybrydowego i chmurowego, z opisem kosztów, przepływu danych i ograniczeń. Uwzględniamy języki, długość dokumentów, warunki licencji oraz wpływ błędnej odpowiedzi.
Uzgodniony model, interfejs i integracje. Dobór CPU lub GPU, pamięci, dysków i sieci do liczby użytkowników oraz obciążenia; uprawnienia, ochrona dostępu administracyjnego i zasady przechowywania danych.
Odpowiedzi na przykładowe zadania firmy, pomiary czasu odpowiedzi i obciążenia oraz lista wykrytych błędów. Sprawdzamy także odmowy, dostęp do dokumentów i sytuacje wymagające zatwierdzenia przez człowieka.
Opis konfiguracji, kopii zapasowych, monitoringu, aktualizacji i odtwarzania. Ustalamy rejestrowanie użycia, retencję, przeglądy uprawnień oraz ponowne testy po zmianie modelu lub danych. Dalsza opieka wymaga osobnego uzgodnienia.
Kiedy model lokalny nie będzie dobrym wyborem
Przy sporadycznym użyciu własny serwer może kosztować więcej niż uzasadniają korzyści. Lokalny model może też nie osiągać wymaganej jakości dla danego języka lub zadania. Wtedy porównujemy prostsze rozwiązania, wariant hybrydowy lub odpowiednio skonfigurowaną usługę. Żaden wariant nie gwarantuje poprawnych odpowiedzi ani zgodności z wymaganiami tylko dlatego, że został zainstalowany. Ważne decyzje pozostają po stronie odpowiedzialnych osób.
Pytania o modele AI offline
Czy model offline wymaga całkowitego odłączenia internetu?
+
Nie każdy projekt lokalny wymaga pełnej izolacji. Osobno określamy połączenia potrzebne do aktualizacji, pobierania modeli i integracji. Jeśli dane nie mogą opuścić środowiska firmy, sprawdzamy wszystkie elementy rozwiązania, a nie tylko miejsce uruchomienia modelu.
Czy potrzebujemy nowego serwera z GPU?
+
Nie zakładamy tego przed testem. Wymagania zależą od modelu, wielkości dokumentów, liczby równoczesnych użytkowników i oczekiwanego czasu odpowiedzi. Sprawdzamy możliwości istniejącego sprzętu oraz koszt rozbudowy, kopii zapasowych i utrzymania.
Czy lokalny model będzie równie dobry jak narzędzie chmurowe?
+
To zależy od konkretnego zadania i modelu. Porównujemy odpowiedzi na uzgodnionych przykładach, również w potrzebnych językach. Jeżeli wynik nie spełnia kryteriów, opisujemy ograniczenia i proponujemy zmianę zakresu lub inny wariant zamiast deklarować równą jakość bez testu.
Kto odpowiada za model po wdrożeniu?
+
Przed odbiorem ustalamy osoby odpowiedzialne za infrastrukturę, źródła danych i ocenę odpowiedzi. Możemy uzgodnić dalsze utrzymanie, ale jego zakres i czasy obsługi wynikają z umowy. Aktualizacje modelu, instrukcji lub dokumentów wymagają ponownego sprawdzenia działania.
Sprawdźmy, czy lokalne AI ma sens w Twojej firmie
Opisz zadania modelu, liczbę użytkowników i rodzaj danych. Napisz, czy masz już infrastrukturę i oczekiwany termin. Omówimy zakres próby; nie przesyłaj w pierwszej wiadomości poufnych dokumentów.
Porozmawiaj o lokalnym AI