Апаратні вимоги для локального розгортання LLM з elDoc

У міру того як впровадження генеративного ШІ в корпоративному секторі продовжує стрімко зростати, організації дедалі частіше звертають увагу не лише на публічні хмарні AI-сервіси, а й на безпечні локальні розгортання ШІ.

Для державного сектору, банківської сфери, охорони здоров’я, страхування, юридичних послуг і компаній, діяльність яких регулюється законодавчими вимогами, критично важливими стають захист даних, відповідність нормативним вимогам, низька затримка та контроль над інфраструктурою.

Саме тому локальне розгортання LLM стає необхідністю.

Чому організації переходять до локального розгортання LLM

Хмарні AI-сервіси дають змогу швидко експериментувати з технологіями, однак з часом багато компаній стикаються з певними обмеженнями:

• Конфіденційні документи не можуть виходити за межі внутрішнього середовища
• Нормативні вимоги передбачають локальну обробку даних
• Політики управління ШІ обмежують передачу даних третім сторонам
• Операційні витрати зростають зі збільшенням масштабів використання ШІ
• Організаціям потрібен повний контроль над моделями, бізнес-процесами та інтеграціями

Сучасні корпоративні AI-платформи, такі як elDoc, дають змогу безпечно розгортати генеративний ШІ у приватній інфраструктурі, зберігаючи при цьому високий рівень автоматизації та ефективного управління на рівні підприємства.

Платформа elDoc повністю підтримує:

• Локальне розгортання LLM
• Розгортання у приватній хмарі
• Ізольовані середовища (air-gapped)
• Гібридні архітектури ШІ
• Оркестрацію кількох AI-моделей
• Корпоративне управління ШІ

Вимоги до апаратного забезпечення залежать від складності AI-навантаження

Одне з найпоширеніших хибних уявлень полягає в тому, що для кожного розгортання ШІ потрібні масштабні кластери GPU. Насправді вимоги до інфраструктури повністю залежать від типу AI-обробки, яка виконується.

Зазвичай планування інфраструктури поділяється на три категорії:

1. Базова AI-обробка

Підходить для:

• Базових чат-інтерфейсів
• Запитань і відповідей щодо внутрішніх документів
• RAG-рішень невеликого масштабу (Retrieval-Augmented Generation)
• AI-помічників на рівні окремих підрозділів
• Базової автоматизації

Типова інфраструктура:

• Mac Studio
• Сервер з одним GPU
• GPU серії NVIDIA RTX
• 32–128 ГБ RAM
• Інфраструктура для невеликої векторної бази даних

Така модель розгортання ідеально підходить для організацій, які лише починають впроваджувати ШІ або розгортають окремих AI-асистентів.

Вона забезпечує:

• Нижчі витрати на інфраструктуру
• Швидке розгортання
• Спрощене адміністрування
• Мінімальне енергоспоживання

Багато сучасних LLM з відкритим кодом уже демонструють відмінні результати в межах цієї категорії.

2. Стандартна AI-обробка

Підходить для:

• Корпоративної автоматизації документообігу
• Інтелектуального вилучення даних
• Обробки KYC-процесів
• Аналізу юридичних документів
• Автоматизації бізнес-процесів
• Класифікації на основі ШІ
• Багатокористувацьких AI-операцій

Типова інфраструктура:

• Сервер із кількома GPU
• GPU класу NVIDIA L40S / A100 / H100
• 128–512 ГБ RAM
• Виділена інфраструктура для векторної бази даних
• Високошвидкісні NVMe-накопичувачі

Ця категорія є найпоширенішою моделлю корпоративного розгортання ШІ. До неї зазвичай належать організації, які працюють із корпоративними бізнес-процесами та обробляють тисячі документів щодня.

Платформу elDoc спеціально розроблено для такого рівня корпоративної AI-обробки.

Платформа поєднує:

• Agentic RAG
• Інтелектуальну обробку документів
• Погодження та перевірку із залученням людини
• Оркестрацію бізнес-процесів
• Інтеграції з корпоративними системами
• Управління ШІ
• Маршрутизацію між кількома моделями
• AI-агентів для виконання спеціалізованих завдань
• Безпечну спільну роботу з документами

в рамках єдиної корпоративної AI-платформи.

3. Високопродуктивна AI-обробка

Підходить для:

• Масштабних корпоративних AI-операцій
• AI-навантажень у кількох відділах
• Обробки великих обсягів документів із перевірками та верифікацією
• AI-фабрик
• Масштабного юридичного аналізу
• AI-обробки в реальному часі
• Корпоративних AI-помічників для всієї організації
• Використання GenAI Hub

Типова інфраструктура:

• GPU-кластери
• Інфраструктура NVIDIA HGX
• Кілька GPU H100/H200/B200
• Розподілена архітектура інференсу
• Високошвидкісні корпоративні системи зберігання даних
• Оркестрація Kubernetes
• Корпоративна мережева інфраструктура для ШІ

Цю категорію зазвичай використовують:

• Державні установи
• Фінансові установи
• Великі підприємства національного масштабу
• Великі BPO-компанії
• Телекомунікаційні провайдери
• Постачальники AI-послуг

Такі розгортання часто забезпечують обробку від кількох сотень тисяч до мільйонів сторінок, документів і AI-запитів щомісяця в межах різних підрозділів та корпоративних бізнес-процесів. У багатьох випадках йдеться про мільйони сторінок і запитів на місяць.

Корпоративна архітектура локального ШІ з elDoc

elDoc надає готову до промислової експлуатації корпоративну архітектуру для розгортання генеративного ШІ та великих мовних моделей (LLM) повністю локально або в середовищах приватної хмари.

Платформа створена не просто як рівень чат-бота на базі ШІ, а як повноцінна операційна AI-інфраструктура, що підтримує:

• Agentic RAG
• Інтелектуальну обробку документів
• AI-агентів
• OCR-конвеєри
• Корпоративний пошук
• Автоматизацію бізнес-процесів
• Оркестрацію кількох AI-моделей
• Безпечну корпоративну платформу

Архітектура дає змогу організаціям одночасно підключати кілька різних LLM-моделей залежно від бізнес-завдання та типу документів, що обробляються.

Наприклад, підприємства можуть використовувати:

• Чат-моделі для розмовного ШІ
• Агентні моделі для виконання бізнес-процесів
• Візуально-мовні моделі (VL) для аналізу та розуміння документів
• Моделі ембедингів для семантичного пошуку та RAG
• Моделі повторного ранжування (reranking) для підвищення точності пошуку та отримання інформації

Така архітектура з кількома моделями дає змогу організаціям оптимізувати як продуктивність, так і витрати на інфраструктуру, водночас суттєво підвищуючи точність ШІ в корпоративних бізнес-процесах.

Архітектура elDoc також інтегрує:

• MongoDB для управління операційними даними
• Бази даних із повнотекстовою індексацією для корпоративного пошуку
• Векторні бази даних для семантичного пошуку та RAG
• OCR-сервіси для обробки сканованих документів
• Додаткові корпоративні сервіси та механізми виконання бізнес-процесів

Усі компоненти працюють безпечно в межах власної інфраструктури організації.

Така архітектура особливо важлива для організацій, які працюють із:

• Конфіденційними документами
• Даними, що підпадають під нормативне регулювання
• Державною інформацією
• Фінансовими даними
• Юридичною документацією
• Медичною інформацією
• Внутрішніми корпоративними знаннями

На відміну від окремих AI-інструментів, elDoc забезпечує наскрізні корпоративні AI-процеси з безпечною оркестрацією між обробкою документів, системами пошуку та отримання інформації, AI-моделями й бізнес-процесами.

Платформа розроблена для масштабованого корпоративного розгортання та підтримує середовища будь-якого рівня – від базової AI-обробки до високопродуктивних корпоративних AI-кластерів, які щомісяця обробляють від сотень тисяч до мільйонів сторінок і запитів на основі ШІ.

Планування апаратного забезпечення та рекомендації з розгортання

Вибір відповідної інфраструктури залежить від кількох чинників:

• Кількості одночасних підключень (користувачів)
• Очікуваного AI-навантаження
• Обсягів документів і даних
• Вимог до одночасної обробки
• Розміру моделей
• Очікуваного часу відгуку
• Вимог до безпеки
• Складності інтеграцій

Детальні рекомендації щодо апаратного забезпечення для розгортань різного масштабу наведено тут: «Вимоги до апаратного забезпечення elDoc»

Стратегічне планування інфраструктури для корпоративного GenAI

Локальне розгортання великих мовних моделей (LLM) є не лише технологічним рішенням, а й рішенням щодо інвестицій в інфраструктуру та операційну діяльність. Правильне планування апаратного забезпечення є одним із найважливіших чинників для створення успішного корпоративного AI-середовища.

Масштаб інфраструктури безпосередньо впливає на:

• Продуктивність ШІ
• Користувацький досвід
• Масштабованість
• Операційні витрати
• Можливості майбутнього розширення
• Енергоспоживання
• Довгострокову окупність інвестицій (ROI)

Багато організацій на початковому етапі або переоцінюють, або недооцінюють потреби в апаратному забезпеченні для корпоративних AI-рішень. Співпраця з досвідченими фахівцями з AI-інфраструктури допомагає суттєво оптимізувати витрати на розгортання, водночас забезпечуючи високу продуктивність ШІ та операційну ефективність.

Правильно обраний архітектурний підхід дає змогу скоротити зайві витрати на інфраструктуру та водночас гарантує, що корпоративні AI-системи залишатимуться масштабованими, безпечними та готовими до промислової експлуатації.

Замовте ознайомчу консультацію

Замовте ознайомчу консультацію з командою elDoc, щоб краще зрозуміти вимоги до апаратного забезпечення, сценарії розгортання, стратегії оптимізації інфраструктури та дізнатися, як створити економічно ефективне корпоративне середовище GenAI відповідно до потреб вашої організації.