Облачное или локальное развертывание ИИ: что выбрать для корпоративного контура

Облачное или локальное развертывание ИИ: что выбрать для корпоративного контура

При внедрении искусственного интеллекта крупная корпорация анализирует доступность моделей, архитектуру их применения, локацию хранения данных, уровень готовности инфраструктуры к нагрузкам, требования внутреннего комплаенса и потенциал масштабирования решения на различные подразделения.

Платформа VisGPT предлагает несколько вариантов интеграции. Это дает возможность подобрать архитектуру под конкретные условия компании, включая работу в российском контуре и локальное развертывание в собственном ИТ-периметре.

1. Какую роль играет архитектура ИИ-решения для крупного бизнеса?

Выбор ИИ-инфраструктуры имеет значение для корпорации, так как определяет формат обработки данных, темп реализации проекта и объем необходимых вычислительных ресурсов. Архитектурное решение задает, каким образом сотрудники будут взаимодействовать с ИИ-моделями, где будут храниться данные и насколько легко масштабировать систему в рамках компании.

Как правило, корпорация учитывает несколько параметров одновременно:

• Требования к защищенному контуру;

• Состав доступных моделей;

• Скорость запуска пилотного проекта;

• Готовность собственной серверной инфраструктуры;

• Специфику корпоративных задач в юридическом, финансовом, HR- и административном блоках.

Компаниям, для которых приоритетна защита информации при работе с генеративным ИИ, рекомендуем изучить материал «Как обеспечить безопасность данных при работе с ИИ в компании». В материале представлена комплексная методология внедрения нейросетевых технологий в защищенном отечественном периметре, описаны сценарии применения VisGPT, а также порядок on-premise развертывания платформы на ИТ-инфраструктуре предприятия.

2. Облако или локальный контур: варианты подключения VisGPT

Корпорации доступны два ключевых сценария интеграции VisGPT: облачный формат в российском контуре и локальное развертывание (on-premises). Сценарии различаются скоростью запуска, местом размещения моделей и требованиями к оборудованию.

Архитектурные сценарии развертывания ИИ-инфраструктуры

• Как работает облачная интеграция VisGPT в российском контуре

Облачная интеграция VisGPT обеспечивает быстрый запуск проекта и предоставляет сотрудникам доступ к единому интерфейсу с 50+ мировыми и российскими ИИ-моделями. Формат подходит для стандартных задач, а для работы с конфиденциальными данными применяются модели линейки VisGPT, размещенные на серверах ООО «ВИС центр» на территории России в соответствии с 152-ФЗ.

• VisGPT on-premises: ИИ внутри собственного ИТ-периметра

Локальное развертывание VisGPT переносит ИИ-модели во внутренний ИТ-периметр корпорации. Специалисты «ВИС центр» проводят аудит ИТ-ландшафта, готовят инфраструктуру на базе GPU (графических процессоров) и разворачивают модели с открытым исходным кодом на серверных мощностях заказчика.

3. Облачный агрегатор, российские модели и on-premises: в чем разница?

Эти три варианта различаются скоростью запуска, набором моделей, местом размещения и требованиями к инфраструктуре. Сравнение представлено в таблице.

Таблица 1. Сравнительный анализ моделей развертывания VisGPT в корпоративном секторе

Для компаний, выбирающих формат работы с российскими моделями в защищенном контуре, рекомендуем статью «152-ФЗ и VisGPT для бизнеса: три нейросети в защищённом контуре». Там подробно описаны возможности VisGPT 3.6 Standard, VisGPT STT ASR и VisGPT TTS для корпоративных сценариев.

4. Возможности линейки VisGPT для задач в защищенном периметре

Собственные модели линейки VisGPT в защищенном контуре корпорации применяются для анализа документов, распознавания и синтеза речи. Эти инструменты автоматизируют повторяющиеся операции и ускоряют обработку информации в разных подразделениях.

• VisGPT 3.6 Standard: работа с текстами и документами

Текстовая модель VisGPT 3.6 Standard анализирует объемные документы за один запрос благодаря большому контекстному окну. Модель работает с файлами .docx, .pdf, .txt, .xlsx, распознает сканы и фотографии документов, а также формирует программный код и BPMN-схемы.

Примеры применения:

• Юридический отдел: экспресс-анализ договоров, выявление расхождений с типовыми шаблонами компании, проверка внутренней документации на соответствие действующему законодательству.

Обработка документа в VisGPT 3.6 Standard

• Финансовый блок: автоматизация сверки объемных финансовых отчетов, извлечение ключевых показателей из таблиц .xlsx, подготовка сводных аналитических записок.

Извлечение ключевых сведений в VisGPT 3.6 Standard

• VisGPT STT ASR (Speech-to-Text): преобразование аудио в текст

Нейросеть VisGPT STT ASR преобразует аудиозаписи длительностью до 120 минут в текстовый файл за один запрос. Формат ускоряет документирование рабочих коммуникаций и упрощает дальнейший анализ материалов.

Транскрибация встречи с помощью VisGPT Audio STT ASR 

Примеры применения:

• Административный сектор: создание протоколов совещаний и переговоров по результатам аудиозаписей встреч;

• Клиентский сервис: документирование звонков клиентов и последующая фильтрация записей;

• HR-департамент: перевод интервью с кандидатами в текстовый формат для оперативного анализа квалификации соискателей.

• VisGPT TTS (Text-to-Speech): синтез речи из текстовых файлов

Нейросеть VisGPT TTS преобразует текстовые файлы в аудиодорожки. Инструмент подходит для задач, где корпоративный контент удобно представлять в звуковом формате.

Синтез речи с помощью VisGPT Audio TTS

Пример применения:

• Корпоративное обучение и HR: озвучивание регламентов, инструкций по технике безопасности и интерактивных курсов для адаптации новых сотрудников.

6. Из каких этапов состоит процесс локальной интеграции (on-premises) в корпорации?

Локальная интеграция в корпорации проходит поэтапно: от аудита инфраструктуры силами специалистов «ВИС центр» до сопровождения развернутого решения. Такой порядок обеспечивает встраивание ИИ-моделей во внутренний контур компании с учетом текущего ИТ-ландшафта и будущих нагрузок.

Основные этапы интеграции:

1. Аудит ИТ-ландшафта. Инженеры изучают вычислительные ресурсы компании, топологию сети и особенности хранения данных для интеграции ИИ.

2. Проектирование и построение серверной ИИ-инфраструктуры. На этом этапе подбираются и настраиваются специализированные серверы на базе GPU.

3. Развертывание моделей. Модели с открытым исходным кодом устанавливаются на подготовленные серверные мощности внутри ИТ-периметра заказчика и адаптируются под бизнес-процессы компании.

4. Техническая поддержка и обслуживание. Специалисты сопровождают инфраструктуру, обновляют программные компоненты и оптимизируют производительность оборудования под рост внутренних нагрузок.

7. Зачем локальному ИИ-решению графические процессоры (GPU)?

Для локального развертывания ИИ требуются GPU (графические процессоры), обеспечивающие высокую производительность при обработке значительных вычислительных нагрузок. Такая инфраструктура позволяет запускать производительные модели на собственном оборудовании и сохранять все информационные потоки во внутреннем контуре корпорации.

Причины использования GPU в локальной ИИ-инфраструктуре:

• Обработка данных внутри компании — вычисления выполняются на внутренних серверах корпорации;

• Высокая скорость вычислений — GPU обрабатывают большие объемы операций параллельно;

• Стабильность при нагрузках — архитектура графических процессоров поддерживает масштабирование на большое количество пользователей с сохранением производительности.

8. Вывод

Оптимальный формат ИИ-инфраструктуры для корпорации определяется требованиями к безопасности данных, скоростью запуска и глубиной интеграции с внутренними системами. Облачный агрегатор VisGPT обеспечивает быстрый старт проекта и доступ к широкому набору моделей, российские модели VisGPT подходят для работы с данными в контуре РФ, а on-premises позволяет создать автономную ИИ-среду внутри собственного ИТ-периметра.

Практический выбор строится на сопоставлении задач подразделений, требований 152-ФЗ и готовности компании к созданию собственной GPU-инфраструктуры. Если перед корпорацией стоит задача внедрить ИИ в управляемом и защищенном формате, следующим шагом может стать сравнение доступных сценариев совместно с ИТ-командой и определение подходящей архитектуры для пилотного проекта.

Поможем с выбором наиболее подходящего инструмента под ваши задачи.

ai@vis.center

+7 495 177-37-13