Локальные модели в вашем контуре

Когда это полезно

Когда данные нельзя передавать внешним API, нужна модель внутри контура. Выбираем модель под задачу и оборудование, встраиваем в процесс и честно сравниваем качество с облачными вариантами

Из практики Neurolove Studio

• МоделиОколо 100 моделей и режимов генерации за одним аккаунтом
• БиллингТокены, подписки и возвраты за неудачные запуски
• MCPMCP-сервер, через который ИИ-агенты работают с продуктом

Открыть кейс →

Как устроим работу

1. Требования

   Задача, объем запросов, требования к данным и доступное оборудование

2. Пилот

   Разворачиваем модель, проверяем качество и скорость на ваших примерах, считаем стоимость владения

3. Внедрение

   Интеграция в процесс, мониторинг, обновление моделей и резервирование

Что получаете

• Сравнение моделей и конфигураций под вашу задачу
• Развернутая модель с API внутри контура
• Отчет качества и скорости на ваших данных
• Регламент обновления и мониторинг

Как проверим результат

• Качество и скорость измеряем на вашей выборке и сравниваем с облачной моделью
• Данные не покидают контур, что подтверждается настройкой сети
• Нагрузка выдерживает согласованный объем запросов

От чего зависят стоимость и сроки

Стоимость зависит от задачи, модели, оборудования и интеграций. Серверы или GPU оплачиваются отдельно; иногда дешевле сочетать локальную модель с облачной для некритичных данных

Диагностика с фиксированной ценой, смета этапа после нее, демо после каждого спринта. После любого этапа можно остановиться — результат остается у вас. Подробнее в «Анатомии цены»

Перед началом

Связанные задачи

Обсудить задачу