Что такое on-premise ИИ
On-premise ИИ — это размещение AI-инфраструктуры и сервисов непосредственно в дата-центре или корпоративном ИТ-контуре компании.
Такой подход позволяет использовать генеративный ИИ, машинное обучение и AI-агентов, сохраняя контроль над данными, инфраструктурой, доступом и интеграциями.
- Собственный контур — AI работает внутри инфраструктуры компании.
- Контроль данных — корпоративная информация обрабатывается в заданном контуре.
- Гибкая архитектура — инфраструктура и модели подбираются под конкретные задачи.
- Интеграция с ИТ — подключение к внутренним системам, API и базам знаний.
Когда это особенно важно
Для компаний с повышенными требованиями к защите данных, интеграции AI во внутренние процессы, производительности и контролю над технологическим стеком.
Какие задачи решает on-premise ИИ
Собственный AI-контур помогает внедрять ИИ в процессы компании без передачи критичных данных во внешние публичные сервисы.
Конфиденциальные данные
Работа с внутренними документами, базами знаний и другой корпоративной информацией.
Требования ИБ
Необходимость контролировать инфраструктуру, доступ пользователей и движение данных.
Высокая нагрузка
Большое количество одновременных AI-запросов и потребность в предсказуемой производительности.
Интеграция с ИТ
Подключение моделей к CRM, ERP, документообороту, API и внутренним приложениям.
Контроль моделей
Возможность самостоятельно выбирать модели и определять сценарии их использования.
Постоянная AI-нагрузка
Собственная инфраструктура может быть оправдана при регулярном использовании вычислительных ресурсов.
Возможности on-premise AI
ITGLOBAL.COM помогает собрать технологический стек от вычислительной инфраструктуры до прикладных AI-сервисов.
GPU-инфраструктура
Подбор вычислительных ресурсов под inference, обучение и другие AI-нагрузки.
AI-платформа
Среда для развёртывания и эксплуатации моделей и AI-приложений.
LLM
Запуск языковых моделей для генерации, анализа, кода и рассуждений.
RAG
Подключение корпоративных документов и баз знаний к AI-сценариям.
AI-агенты
Автоматизация многоэтапных процессов с использованием корпоративных инструментов.
Интеграции
Связь AI с внутренними приложениями, API, базами данных и бизнес-процессами.
Как работает on-premise AI
Пользовательский запрос проходит через корпоративный AI-контур, где применяются заданные политики доступа, маршрутизация и обработка данных.
CRM, портал, AI-ассистент или внутренний сервис
Аутентификация, доступ и управление запросами
Inference, RAG и прикладные AI-сервисы
Модель, выбранная под конкретную задачу
Вычислительные ресурсы внутри инфраструктуры
AI-сценарии для бизнеса
Один AI-контур можно использовать для нескольких задач и постепенно расширять набор корпоративных AI-сервисов.
AI-ассистент
Ответы сотрудников на основе корпоративных знаний.
RAG
Поиск и генерация ответов по внутренним документам.
AI-агенты
Автоматизация процессов и выполнение действий через API.
Документы
Распознавание, классификация и извлечение данных.
Разработка
Генерация, анализ и рефакторинг программного кода.
Компьютерное зрение
Анализ изображений и видео для специализированных задач.
Fine-tuning
Адаптация моделей под особенности корпоративных задач.
Inference
Промышленное использование моделей при постоянной нагрузке.
Безопасность и контроль
Архитектура решения проектируется с учётом требований информационной безопасности и существующего ИТ-ландшафта компании.
Изоляция контура
Размещение AI-инфраструктуры внутри заданного корпоративного периметра.
Разграничение доступа
Управление доступом пользователей и приложений к AI-сервисам.
Контроль данных
Обработка корпоративной информации в контролируемой инфраструктуре.
Журналирование
Контроль обращений к AI-сервисам и действий пользователей.
Контроль моделей
Самостоятельный выбор моделей и сценариев их применения.
Интеграция с ИБ
Учет существующих средств защиты и корпоративных политик.
On-premise AI или AIaaS?
Выбор формата зависит от требований к данным, нагрузке, скорости запуска и уровню самостоятельного управления инфраструктурой.
| Критерий | On-premise AI | AIaaS |
| Размещение | В собственной инфраструктуре | В сервисном AI-контуре |
| Контроль инфраструктуры | Максимальный | Передан провайдеру |
| Запуск | Требует проектирования и развёртывания | Более быстрый старт |
| GPU | Собственные вычислительные ресурсы | Ресурсы сервиса |
| Нагрузка | Подходит для постоянной нагрузки | Удобен для переменной нагрузки |
| Контроль AI-стека | Высокий | Зависит от возможностей сервиса |
Как внедряем on-premise ИИ
Начинаем с бизнес-сценария и требований к результату, затем подбираем архитектуру и инфраструктуру.
Задачи, данные, пользователи, нагрузка и требования ИБ.
Проектирование AI-контура и подбор технологий.
Проверка качества, производительности и интеграций.
Развёртывание промышленной AI-инфраструктуры.
Подключение новых моделей, пользователей и сценариев.
FAQ
Это AI-инфраструктура и сервисы, размещённые внутри дата-центра или корпоративного ИТ-контура компании.
Такой формат подходит компаниям, которым важны контроль над инфраструктурой и данными, интеграция с внутренними системами и предсказуемая работа AI-сервисов.
Да. В зависимости от требований можно развернуть подходящие модели для inference, RAG, AI-агентов, работы с документами, кодом и других задач.
Да. С помощью RAG внутренние документы и базы знаний могут использоваться как источник контекста для AI-моделей.
Это зависит от нагрузки, моделей и требований к инфраструктуре. На этапе проектирования можно сравнить on-premise с Private AI Cloud и AIaaS.
Да. Пилот позволяет проверить AI-сценарий, качество результата, производительность и интеграцию до промышленного запуска.
Да. AI-решение может интегрироваться с внутренними приложениями, API, базами данных и другими компонентами корпоративной ИТ-среды.