Локальный ИИ или GPU Cloud: где запускать корпоративную LLM

Что такое локальная LLM

Локальная LLM — языковая модель, которая запускается в вычислительной среде под контролем пользователя или компании. Она работает в инфраструктуре компании и не зависит от внешнего ИИ-сервиса.

В небольших проектах можно запустить локальный ИИ на ПК или рабочей станции, например через Ollama — инструмент для запуска LLM на локальном устройстве. Такой вариант подходит для разработки, экспериментов и небольших моделей.

В корпоративной среде локальный ИИ обычно разворачивают на собственных GPU-серверах. Такой формат также называют on-premise ИИ: оборудование находится в инфраструктуре компании, а ее специалисты управляют серверами, сетью, операционной системой, моделями и доступом.

Локальная нейросеть при этом может обслуживать не одного пользователя, а целую организацию. К модели подключают корпоративный чат, RAG-систему, базу знаний, ИИ-агентов или внутренние приложения.

Как развернуть LLM локально

Сначала выбирают модель и определяют ее требования к инфраструктуре. Важны размер весов, формат вычислений, необходимый объем VRAM, длина контекста и количество одновременных запросов.

После этого подбирают GPU-сервер. Кроме ускорителей понадобятся CPU, оперативная память, NVMe-накопители и сеть. Для production также нужно заранее продумать резервирование, мониторинг и хранение моделей.

На сервер устанавливают драйверы GPU, CUDA и программное окружение. Саму LLM запускают через inference-движок — программный слой, который управляет выполнением модели и обработкой запросов, например vLLM или SGLang. Через него корпоративные приложения могут обращаться к модели по API.

Дальше инфраструктура зависит от задачи. Для RAG понадобятся база документов, embedding-модель, векторное хранилище и при необходимости reranker (компонент поисковой системы). Для высокой нагрузки — балансировщик и несколько экземпляров модели.

То есть полноценный локальный ИИ — это не только GPU и LLM. Это вся инфраструктура вокруг модели.

Плюсы локального запуска LLM

Максимальный контроль над инфраструктурой. Компания самостоятельно определяет конфигурацию серверов, сетевую архитектуру, используемое ПО и порядок обновлений.

Контроль обработки данных. Модель, корпоративные документы, промпты и результаты работы LLM можно полностью оставить внутри инфраструктуры организации.

Глубокая кастомизация. Можно выбирать inference-движок, квантизацию, версии моделей, дообучать их и менять компоненты системы без ограничений облачной платформы.

При высокой и стабильной загрузке собственная инфраструктура также может оказаться экономически оправданной: купленные GPU используются постоянно, а не простаивают большую часть времени.

Минусы локальной LLM

Главный недостаток — инфраструктуру нужно создать и обслуживать самостоятельно.

Компания покупает серверы и ускорители, организует электропитание, охлаждение, сеть и хранение данных. Для production нужны резервирование, мониторинг и специалисты, которые будут обновлять модели и программное обеспечение.

Масштабирование тоже требует времени. Если существующих GPU перестало хватать, нужно покупать новые ускорители или серверы, устанавливать их и подключать к инфраструктуре.

Поэтому локальная LLM лучше подходит компаниям, которые уже располагают подходящей площадкой и понимают будущую нагрузку.

Что такое GPU Cloud

GPU Cloud — это облачная инфраструктура с графическими ускорителями. Вместо покупки GPU компания арендует виртуальный сервер с нужной вычислительной конфигурацией у провайдера.

При этом сама LLM остается под управлением клиента. Компания самостоятельно выбирает модель, настраивает необходимые компоненты и подключает к корпоративным приложениям и данным.

Физические серверы находятся в дата-центре провайдера. Он отвечает за оборудование, электропитание, охлаждение и работу облачной платформы.

Как развернуть LLM в GPU Cloud

Первый шаг такой же, как при локальном запуске: нужно выбрать модель и оценить требования к VRAM.

Затем создается виртуальный сервер с GPU. В него устанавливают или используют готовое окружение с драйверами NVIDIA и CUDA.

После этого загружают модель и запускают inference-сервер. Например, vLLM позволяет поднять HTTP-сервис с OpenAI-совместимым API. Это удобно: корпоративное приложение может обращаться к своей LLM практически так же, как к внешнему AI API, но вычисления идут на выделенной для проекта инфраструктуре.

При необходимости рядом размещают RAG-компоненты, базы данных, хранилище или несколько экземпляров модели.

Если нагрузка растет, можно перейти на более крупную конфигурацию или добавить дополнительные ресурсы в пределах доступного парка провайдера.

Плюсы GPU Cloud

Не нужно покупать GPU. Компания переходит от капитальных вложений в оборудование к аренде инфраструктуры.

Быстрый старт. Не требуется ждать поставки серверов, готовить стойки и вводить оборудование в эксплуатацию.

Проще масштабировать ресурсы. Если проекту становится мало текущей конфигурации, облачную инфраструктуру можно расширить без закупки оборудования.

Подходит для пилотов. До начала проекта часто неизвестно, какая LLM останется в production и какое количество GPU понадобится. В облаке можно сначала протестировать архитектуру на реальной нагрузке.

Не нужно самостоятельно содержать физическую инфраструктуру. Серверы, питание, охлаждение и инженерные системы дата-центра находятся в зоне ответственности провайдера.

Именно отсутствие первоначальных вложений и возможность наращивать ресурсы по мере необходимости относятся к главным преимуществам облачного сервера по сравнению с собственной инфраструктурой.

Ограничения GPU Cloud

Главное ограничение — компания не контролирует физическую инфраструктуру так же глубоко, как при on-premise-развертывании.

Доступные GPU и конфигурации зависят от парка провайдера. Поэтому перед запуском стоит проверить, какие ускорители реально доступны и насколько быстро можно получить дополнительные ресурсы. Масштабирование в облаке возможно только в пределах свободной мощности площадки.

Кроме того, появляется зависимость от сети и облачной платформы. Для приложений с жесткими требованиями ко времени ответа стоит заранее измерить задержку между корпоративной сетью и инфраструктурой провайдера.

Что такое выделенный GPU-сервер

Между собственной инфраструктурой и GPU Cloud есть еще один вариант — аренда выделенного GPU-сервера. В этом случае компания получает физический сервер с графическими ускорителями без необходимости покупать и размещать оборудование самостоятельно.

В отличие от облачного сервера, ресурсы выделенной машины не делятся с другими клиентами: компания получает в свое распоряжение весь сервер и установленные в нем GPU.

Выделенные серверы могут комплектоваться несколькими ускорителями. Если конфигурация поддерживает NVLink, GPU могут напрямую обмениваться данными на высокой скорости, что важно для крупных моделей и распределенных вычислений.

Такой вариант подойдет для проектов с высокой нагрузкой, крупных моделей, а также когда требуется физическая изоляция ресурсов. Оборудование размещается в дата-центре провайдера, который отвечает за инженерную инфраструктуру и физический сервер.

Где развернуть LLM: сравнение вариантов

Что выбрать с точки зрения стоимости

Главное различие между вариантами — структура затрат. При локальном развертывании компания сначала инвестирует в оборудование и подготовку инфраструктуры. При аренде GPU-сервера покупать собственные ускорители не нужно.

Для on-premise особенно важна загрузка оборудования. Если GPU используются постоянно в течение нескольких лет, высокие первоначальные вложения распределяются на большое количество рабочих часов. При нерегулярной нагрузке часть времени оборудование будет простаивать, хотя средства в него были уже вложены.

GPU Cloud подходит для переменной нагрузки: компания арендует необходимые ресурсы и может менять их объем по мере развития проекта. Выделенный GPU-сервер, напротив, лучше соответствует стабильной нагрузке, когда проекту постоянно нужен закрепленный объем вычислительных ресурсов.

Сравнивать только стоимость покупки GPU и месячную аренду не совсем корректно. Для долгосрочного проекта стоит считать ТСО трех вариантов на одинаковом горизонте.

Безопасность и данные

Локальный ИИ часто выбирают из-за контроля над данными. Если вся система находится внутри инфраструктуры компании, документы, промпты и ответы LLM можно не передавать во внешнюю среду.

Но физическое расположение сервера само по себе не делает систему безопасной. Необходимо настраивать права доступа, сетевую сегментацию, журналирование, резервное копирование и защиту учетных данных.

В GPU Cloud ответственность делится между сторонами. Провайдер отвечает за физическую инфраструктуру и облачную платформу, клиент — за операционную систему, модель, пользователей и данные.

Для проектов с персональными данными отдельно учитываются требования законодательства. Например, часть 5 статьи 18 закона № 152-ФЗ регулирует использование баз данных при сборе персональных данных граждан России.

Если проекту требуется физическая изоляция вычислительных ресурсов, альтернативой виртуальной инфраструктуре может стать выделенный GPU-сервер. Его ресурсы предоставляются одному клиенту, при этом размещением и обслуживанием физического оборудования занимается провайдер.

А если совместить локальный ИИ и GPU Cloud

Один из сценариев — держать постоянную нагрузку на собственных серверах, а облачный GPU подключать для пиков или периодического дообучения.

Другой вариант — начать проект в GPU Cloud. Команда тестирует несколько моделей, измеряет реальную загрузку и определяет необходимую конфигурацию. Если через год нагрузка становится стабильной и высокой, можно сравнить дальнейшую аренду с on-premise или выделенным GPU-сервером.

Также есть сценарий, при котором происходит распределение задач между локальной и облачной инфраструктурой. Например, корпоративная LLM с чувствительными данными работает локально, а отдельная модель без доступа к закрытой информации запускается в облаке.

Гибридный подход добавляет сложности в управление, но дает больше гибкости.

Инфраструктура с GPU для LLM в ITGLOBAL.COM

Итоги

Выбор инфраструктуры для корпоративной LLM зависит от требований конкретного проекта. В одних случаях важнее полный контроль над оборудованием, в других — гибкость, скорость запуска или физическая изоляция ресурсов.

Поэтому перед развертыванием стоит оценить нагрузку, требования к данным и условия эксплуатации, а затем сравнить подходящие варианты по стоимости и возможностям масштабирования.

Частые вопросы

развернуть все

Что такое локальная LLM?

Локальная LLM — языковая модель, которую пользователь или компания самостоятельно запускает в контролируемой вычислительной среде.

Можно ли запустить локальный ИИ на ПК?

Да. Небольшие локальные нейросети можно запускать на компьютере или рабочей станции. Для корпоративной эксплуатации обычно используют GPU-серверы.

Что такое GPU Cloud?

GPU Cloud — аренда облачной инфраструктуры с графическими ускорителями. Клиент получает сервер с GPU и самостоятельно разворачивает на нем LLM.

Чем выделенный GPU-сервер отличается от GPU Cloud?

Выделенный GPU-сервер — это физический сервер с графическими ускорителями, предоставленный одному клиенту. В GPU Cloud компания использует виртуальные ресурсы, а на выделенном сервере получает физически изолированное оборудование с закрепленной конфигурацией.

Можно ли запустить свою LLM в облаке?

Да. Модель с открытыми весами можно развернуть на облачном GPU так же, как на собственном сервере: установить необходимое ПО, настроить запуск модели и предоставить приложениям API для работы с ней.

Чем локальная LLM отличается от LLM в GPU Cloud?

Модель может быть одной и той же. При локальном запуске вычислительное оборудование принадлежит компании, а в GPU Cloud арендуется у провайдера.

Что выгоднее: купить GPU или арендовать облачный GPU?

Зависит от загрузки и срока проекта. Для пилотов и меняющейся нагрузки аренда снижает первоначальные вложения. При стабильной высокой утилизации на длительном горизонте нужно сравнивать полный TCO аренды и собственной инфраструктуры.