Wymagania sprzętowe dla wdrożenia modeli LLM on-premise z elDoc

Wraz z dynamicznym wzrostem wykorzystania Generative AI w przedsiębiorstwach organizacje coraz częściej wykraczają poza publiczne usługi AI w chmurze i kierują swoją uwagę na bezpieczne wdrożenia AI lokalnie, we własnej infrastrukturze.

W sektorach takich jak administracja publiczna, bankowość, ochrona zdrowia, ubezpieczenia, usługi prawne oraz przedsiębiorstwa działające w regulowanych branżach kluczowe znaczenie zyskują prywatność danych, zgodność z przepisami, niskie opóźnienia oraz pełna kontrola nad infrastrukturą.

Właśnie dlatego wdrożenie modeli LLM lokalnie staje się niezbędne.

Dlaczego organizacje wybierają lokalne wdrożenia modeli LLM

Usługi AI oparte na chmurze umożliwiają szybkie testowanie i eksperymentowanie, jednak wiele przedsiębiorstw z czasem napotyka istotne ograniczenia:

• Poufne dokumenty nie mogą opuszczać środowisk wewnętrznych
• Przepisy dotyczące zgodności wymagają lokalnego przetwarzania danych
• Polityki zarządzania AI ograniczają udostępnianie danych podmiotom zewnętrznym
• Koszty operacyjne rosną wraz ze skalą wykorzystania AI
• Organizacje potrzebują pełnej kontroli nad modelami, procesami oraz integracjami

Nowoczesne platformy AI dla przedsiębiorstw, takie jak elDoc, umożliwiają bezpieczne wdrażanie Generative AI w prywatnej infrastrukturze, przy jednoczesnym zachowaniu automatyzacji i mechanizmów zarządzania klasy enterprise.

Platforma elDoc zapewnia pełne wsparcie dla:

• Lokalnego wdrażania modeli LLM
• Wdrożeń w prywatnej chmurze
• Środowisk odizolowanych od sieci (air-gapped)
• Hybrydowych architektur AI
• Orkiestracji wielu modeli AI
• Zarządzania AI na poziomie przedsiębiorstwa

Wymagania sprzętowe zależą od złożoności obciążeń AI

Jednym z najczęstszych błędnych przekonań jest założenie, że każde wdrożenie AI wymaga rozbudowanych klastrów GPU. W rzeczywistości wymagania infrastrukturalne zależą całkowicie od rodzaju realizowanych procesów AI.

Planowanie infrastruktury zazwyczaj można podzielić na trzy główne kategorie:

1. Lekkie przetwarzanie AI

Odpowiednie dla:

• Podstawowych interfejsów czatowych
• Wewnętrznych systemów pytań i odpowiedzi dotyczących dokumentów
• Rozwiązań Retrieval-Augmented Generation (RAG) o niewielkiej skali
• Asystentów AI na poziomie działów
• Prostej automatyzacji procesów

Typowa infrastruktura:

• Mac Studio
• Serwer z pojedynczym procesorem GPU
• Karty graficzne z serii NVIDIA RTX
• 32–128 GB pamięci RAM
• Niewielka infrastruktura baz danych wektorowych

Ten model wdrożenia jest idealnym rozwiązaniem dla organizacji rozpoczynających wykorzystanie AI lub wdrażających pojedynczych, wyspecjalizowanych asystentów AI.

Zapewnia:

• Niższe koszty infrastruktury
• Fast deployment
• Uproszczone zarządzanie operacyjne
• Niskie zużycie energii

Wiele nowoczesnych modeli LLM typu open source już dziś osiąga bardzo wysoką skuteczność działania w tego typu środowiskach.

2. Standardowe przetwarzanie AI

Odpowiednie dla:

• Automatyzacji dokumentów w przedsiębiorstwie
• Inteligentnego pozyskiwania danych
• Procesów KYC (Know Your Customer)
• Analizy i interpretacji dokumentów prawnych
• Automatyzacji procesów biznesowych
• Klasyfikacji wspieranej przez AI
• Obsługi środowisk AI dla wielu użytkowników

Typowa infrastruktura:

• Serwer wyposażony w wiele procesorów GPU
• Karty graficzne klasy NVIDIA L40S / A100 / H100
• 128–512 GB pamięci RAM
• Dedykowana infrastruktura baz danych wektorowych
• Wysokowydajna pamięć masowa NVMe

Ta kategoria obejmuje najczęściej spotykany model wdrożenia AI w przedsiębiorstwach. Organizacje obsługujące procesy biznesowe związane z przetwarzaniem tysięcy dokumentów dziennie zazwyczaj należą właśnie do tego segmentu.

Platforma elDoc została zaprojektowana właśnie z myślą o takim poziomie wykorzystania AI w przedsiębiorstwach.

Platforma łączy w sobie:

• Agentic RAG
• Inteligentne przetwarzanie dokumentów
• Zatwierdzanie i weryfikację z udziałem człowieka (Human-in-the-Loop)
• Orkiestrację procesów biznesowych
• Integracje klasy enterprise
• Zarządzanie AI (AI Governance)
• Inteligentne kierowanie zadań pomiędzy wieloma modelami AI
• Agentów AI realizujących wyspecjalizowane zadania
• Bezpieczną współpracę nad dokumentami

Wszystko to w ramach jednej, zintegrowanej platformy operacyjnej AI.

3. Wysokowydajne przetwarzanie AI

Odpowiednie dla:

• Operacji AI realizowanych na dużą skalę w przedsiębiorstwach
• Obciążeń AI obejmujących wiele działów organizacji
• Przetwarzania dużych wolumenów dokumentów wraz z procesami weryfikacji i kontroli
• Fabryk AI (AI Factories)
• Analizy dokumentów prawnych na dużą skalę
• Przetwarzania AI w czasie rzeczywistym
• Korporacyjnych asystentów AI dostępnych w całej organizacji
• Uruchamiania platform typu GenAI Hub

Typowa infrastruktura:

• Klastry GPU
• Infrastruktura NVIDIA HGX
• Wiele procesorów GPU H100/H200/B200
• Rozproszona architektura inferencyjna
• Wysokowydajna pamięć masowa klasy enterprise
• Orkiestracja z wykorzystaniem Kubernetes
• Sieciowa infrastruktura AI klasy enterprise

Ta kategoria rozwiązań jest najczęściej wykorzystywana przez:

• Administrację publiczną
• Instytucje finansowe
• Przedsiębiorstwa działające w skali krajowej
• Duże organizacje świadczące usługi BPO
• Operatorów telekomunikacyjnych
• Dostawców usług AI

Tego typu wdrożenia często obsługują od kilkuset tysięcy do kilku milionów stron, dokumentów oraz zapytań wspieranych przez AI miesięcznie, obejmując wiele działów i procesów biznesowych. W wielu przypadkach skala przetwarzania sięga milionów stron i zapytań każdego miesiąca.

Korporacyjna architektura AI on-premise z elDoc

elDoc zapewnia gotową do wdrożenia w środowisku produkcyjnym architekturę klasy enterprise do uruchamiania Generative AI oraz dużych modeli językowych (LLM) całkowicie lokalnie lub w środowiskach prywatnej chmury.

Platforma została zaprojektowana nie jako kolejna warstwa chatbota AI, lecz jako kompletna infrastruktura operacyjna AI wspierająca:

• Agentic RAG
• Inteligentne przetwarzanie dokumentów
• Agentów AI
• Potoki przetwarzania OCR
• Wyszukiwanie korporacyjne (Enterprise Search)
• Automatyzację procesów biznesowych
• Orkiestrację wielu modeli AI
• Bezpieczne środowisko klasy enterprise

Architektura umożliwia organizacjom jednoczesne wykorzystanie wielu różnych modeli LLM, zależnie od realizowanego zadania biznesowego oraz rodzaju przetwarzanych dokumentów.

Przykładowo przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać:

• Modele czatowe do konwersacyjnych zastosowań AI
• Modele agentowe do realizacji procesów biznesowych
• Modele Vision-Language (VL) do analizy i rozumienia dokumentów
• Modele embeddingowe do wyszukiwania semantycznego i rozwiązań RAG
• Modele rerankingowe zwiększające trafność wyników wyszukiwania

Taka architektura wielomodelowa pozwala organizacjom jednocześnie optymalizować wydajność i koszty infrastruktury, a także znacząco zwiększać skuteczność AI w procesach biznesowych.

Architektura elDoc integruje również:

• MongoDB do zarządzania danymi operacyjnymi
• Bazy danych indeksowania pełnotekstowego dla wyszukiwania korporacyjnego
• Bazy danych wektorowych do wyszukiwania semantycznego i RAG
• Usługi OCR do przetwarzania zeskanowanych dokumentów
• Dodatkowe usługi klasy enterprise oraz mechanizmy realizacji procesów biznesowych

Wszystkie komponenty działają bezpiecznie w ramach własnej infrastruktury organizacji.

Architektura ta ma szczególne znaczenie dla organizacji przetwarzających:

• Poufne dokumenty
• Dane podlegające regulacjom
• Informacje sektora publicznego
• Dane i dokumentację finansową
• Dokumentację prawną
• Informacje medyczne
• Wewnętrzną wiedzę organizacyjną przedsiębiorstwa

W przeciwieństwie do odizolowanych narzędzi AI platforma elDoc zapewnia kompleksową obsługę procesów AI w przedsiębiorstwie, oferując bezpieczną orkiestrację pomiędzy przetwarzaniem dokumentów, systemami wyszukiwania i pozyskiwania informacji, modelami AI oraz procesami biznesowymi.

Platforma została zaprojektowana z myślą o skalowalnych wdrożeniach korporacyjnych i może obsługiwać środowiska od lekkich zastosowań AI po wysokowydajne klastry AI klasy enterprise, przetwarzające od setek tysięcy do milionów stron dokumentów oraz zapytań wspieranych przez AI miesięcznie.

Planowanie infrastruktury i rekomendacje wdrożeniowe

Wybór odpowiedniej infrastruktury zależy od wielu czynników:

• Liczby jednoczesnych połączeń (użytkowników)
• Przewidywanego obciążenia AI
• Wolumenu dokumentów i danych
• Wymagań dotyczących równoległego przetwarzania
• Wielkości modeli
• Oczekiwanych czasów odpowiedzi
• Wymagań związanych z bezpieczeństwem
• Stopnia złożoności integracji

Szczegółowe rekomendacje dotyczące infrastruktury sprzętowej dla różnych skal wdrożeń można znaleźć w przewodniku: elDoc Hardware Requirements Guide

Strategiczne planowanie infrastruktury dla Enterprise GenAI

Wdrożenie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie to nie tylko decyzja technologiczna, lecz również decyzja inwestycyjna dotycząca infrastruktury i działalności operacyjnej. Odpowiednie planowanie zasobów sprzętowych jest jednym z najważniejszych czynników decydujących o powodzeniu projektów AI w przedsiębiorstwie.

Właściwe wymiarowanie infrastruktury bezpośrednio wpływa na:

• Wydajność systemów AI
• Komfort i doświadczenia użytkowników
• Skalowalność rozwiązania
• Koszty operacyjne
• Możliwości dalszej rozbudowy
• Zużycie energii
• Długoterminowy zwrot z inwestycji (ROI)

Wiele organizacji na początkowym etapie zawyża lub zaniża wymagania sprzętowe niezbędne do wdrożeń AI klasy enterprise. Współpraca z doświadczonymi specjalistami w zakresie infrastruktury AI pozwala znacząco zoptymalizować koszty wdrożenia, jednocześnie zapewniając wysoką wydajność systemów AI oraz efektywność operacyjną.

Odpowiednio zaprojektowana architektura pozwala ograniczyć zbędne wydatki infrastrukturalne, a jednocześnie zapewnia skalowalność, bezpieczeństwo i gotowość systemów AI do pracy w środowisku produkcyjnym.

Umów konsultację Discovery Call

Umów konsultację Discovery Call z zespołem elDoc, aby lepiej zrozumieć wymagania sprzętowe, możliwe scenariusze wdrożenia, strategie optymalizacji infrastruktury oraz sposoby budowy efektywnych kosztowo środowisk Enterprise GenAI dopasowanych do potrzeb Twojej organizacji.