Гайд / Архитектурный выбор
On-premise AI или облачные LLM: как выбрать
Облако быстрее для эксперимента и нерегулярной нагрузки. On-premise даёт больше контроля над данными, моделями и интеграциями при стабильном использовании. Для многих компаний оптимален гибридный подход с маршрутизацией запросов по чувствительности и сложности.
Коротко / Главное
- Выбор определяется классификацией данных и профилем нагрузки, а не общей модой на локальные или облачные модели.
- Облако не исключает приватную архитектуру, а локальное размещение само по себе не гарантирует безопасность.
- Гибридная модель позволяет оставить чувствительные сценарии внутри и использовать внешние сервисы там, где это допустимо.
01 / Раздел
Сравнение подходов
Таблица показывает типичные различия. Конкретные условия зависят от провайдера, договора, архитектуры сети и внутренних требований компании.
| Критерий | On-premise | Публичное облако |
|---|---|---|
| Старт | Нужны проектирование и оборудование | Можно начать за часы или дни |
| Данные | Остаются в выбранном контуре | Передаются внешнему сервису по его условиям |
| Стоимость | CAPEX плюс эксплуатация | Оплата использования и сервисов |
| Масштаб | Ограничен установленной мощностью | Быстро добавляется по запросу |
| Кастомизация | Глубокий контроль стека и моделей | В рамках возможностей провайдера |
| Эксплуатация | Ответственность компании или партнёра | Инфраструктуру ведёт провайдер |
02 / Раздел
Когда выбирать on-premise
Локальная инфраструктура оправдана, если AI работает с чувствительными материалами, требуется глубокая интеграция с внутренней сетью, нагрузка достаточно стабильна или организация хочет самостоятельно контролировать модели и журналы.
- Исходный код, договоры, персональные данные и внутренние знания.
- Изолированные сети и специальные требования к доступу.
- Большой повторяемый объём inference.
- Необходимость фиксировать версии моделей и весь программный стек.
03 / Раздел
Когда облако практичнее
Облачная LLM удобна для раннего исследования, редких задач, быстро меняющейся пиковой нагрузки и случаев, когда доступ к самым новым моделям важнее полного контроля инфраструктуры.
До передачи данных внешнему сервису необходимо согласовать их классификацию, договорные условия, регион обработки и допустимые сценарии использования.
04 / Раздел
Как устроить гибридную архитектуру
Единый модельный шлюз классифицирует запрос и направляет его в локальную или внешнюю модель по политике. Чувствительные данные и RAG остаются внутри, а разрешённые обезличенные задачи могут использовать облачные модели.
- Единая аутентификация и аудит независимо от выбранной модели.
- Политики маршрутизации по отделу, типу данных и стоимости.
- Удаление или маскирование чувствительных фрагментов до внешнего вызова.
- Резервный маршрут на случай недоступности одного из контуров.
FAQ / По теме
Частые вопросы
Можно ли перенести облачный пилот на локальную модель?+
Да, если приложение отделено от конкретного API. При переносе потребуется повторно проверить качество промптов, инструментов и RAG на выбранной локальной модели.
Локальная LLM всегда дешевле?+
Нет. При небольшой или непредсказуемой нагрузке облако может быть экономичнее. Локальный вариант выигрывает при других требованиях к контролю и достаточно стабильном использовании.
Гибрид усложняет систему?+
Да, появляется маршрутизация и несколько контуров эксплуатации. Это оправдано, когда разные классы данных действительно требуют разных режимов обработки.
Обсудим вашу
AI-инфраструктуру.
За 30 минут определим вероятный класс моделей, конфигурацию и следующие шаги для пилота.
Получить бесплатную оценку ↗