Разворачиваю локальный стек языковых моделей на вашей инфраструктуре: Ollama, подбор моделей под задачи команды, настройка GPU или CPU и политика доступа к inference. Данные обрабатываются внутри контура; внешние API не используются в согласованных локальных сценариях, а доступы и журналы настраиваются по политике ИБ.
С чем обычно приходят
Типичные ситуации, когда стандартные решения уже не справляются.
- Юристы и ИБ блокируют использование ChatGPT для внутренних документов, а сотрудники всё равно копируют туда чувствительные данные.
- Пилот на облачном API показал результат, но CFO не готов платить за каждый запрос при росте команды с 5 до 50 человек.
- IT-отдел не знает, какая из актуальных open-source моделей подходит под имеющееся железо и хватит ли VRAM для нужной скорости ответа.
- Нужен единый endpoint для внутренних инструментов, но каждый разработчик поднимает Ollama на своём ноутбуке по-своему.
Как я работаю
Пошаговый процесс — от диагностики до передачи в эксплуатацию.
- 01
Аудит инфраструктуры и сценариев
Разбираю, какие задачи реально решает LLM: черновики, суммаризация, классификация, помощь поддержке. Оцениваю железо, сеть, требования к latency и объёмам запросов.
- 02
Проектирование стека
Подбираю модели под каждый сценарий, схему размещения Ollama, балансировку нагрузки, аутентификацию и лимиты. Фиксирую политику обновления моделей и резервного копирования конфигурации.
- 03
Развёртывание и интеграция
Устанавливаю Ollama на сервер или кластер, настраиваю GPU-драйверы, pull моделей, health-check и мониторинг. Подключаю OpenAI-совместимый API к вашим внутренним сервисам и n8n-сценариям.
- 04
Передача и обучение
Документирую эксплуатацию, передаю runbook админам, провожу короткий воркшоп для команды. Оставляю рекомендации по масштабированию при росте нагрузки.
Что вы получаете
- Inference работает внутри периметра — внешние API не участвуют в согласованных локальных сценариях
- Предсказуемая стоимость владения вместо растущего счёта за токены
- Единая точка доступа к моделям для всех внутренних инструментов
- Команда понимает, какие модели для каких задач использовать
Что входит в проект
- Рабочий инстанс Ollama с подобранными моделями под ваши сценарии
- Схема архитектуры: серверы, сеть, доступы, точки интеграции
- OpenAI-совместимый endpoint для подключения внутренних приложений
- Мониторинг: uptime, latency, потребление VRAM и диска
- Runbook для администрирования и обновления моделей
- Рекомендации по масштабированию и резервированию
Почему мне доверяют такие задачи
Михаил Клименко — fractional CTO с опытом внедрения AI в операционные контуры B2B-компаний. Проектировал и запускал коммерческие продукты ESM-CRM и Lidora-CRM, где автоматизация и интеграции — не эксперимент, а часть ежедневной работы команд. Локальные LLM внедряю там, где важны контроль данных, предсказуемый бюджет и связка с CRM, n8n и внутренними базами знаний.
Частые вопросы
Какое железо нужно для Ollama в продакшене?
Зависит от архитектуры и квантизации модели, длины контекста, параллельности и целевой latency. На аудите измеряю кандидатов на вашем сценарии и по результатам формирую спецификацию CPU, GPU и памяти.
Можно ли комбинировать локальные и облачные модели?
Да. Локальный Ollama закрывает чувствительные задачи, а тяжёлые или редкие запросы уходят в облако через единый шлюз. Стоимость каждого маршрута сравнивается и контролируется по фактической нагрузке.
Как обновлять модели без простоя?
Настраиваю pull новых версий на резервный инстанс или по rolling-схеме. В runbook прописаны шаги отката, если новая модель даёт худшее качество на ваших кейсах.
Сколько времени занимает развёртывание?
Базовый стенд на одном сервере — 1–2 недели с аудитом. Кластер с балансировкой и интеграцией в корпоративные системы — 3–4 недели в зависимости от требований ИБ.
