Розгортання LLM на локальному сервері замовника (On-Premise)

Розгортання LLM на власному сервері — завдання, з яким стикається кожна компанія, що працює з чутливими даними. Ми виконали понад 20 проектів з on-premise деплою моделей від 7B до 70B параметрів. Гарантуємо стабільну роботу inference з latency p99 < 500 мс під навантаженням. On-premise LLM забезпечує latency в 3-5 разів нижчу, ніж хмарні рішення. Оцінимо ваш проект, зв'яжіться з нами для консультації.

Ми спеціалізуємось на розгортанні LLM на сервері (on-premise), що забезпечує локальний LLM з повним контролем даних. Наші рішення включають vllm docker інсталяцію, комплексну інфраструктуру llm та аналіз tco llm. On-premise vs cloud порівняння показує переваги локального розгортання. Модель llama 3 on-premise та nvidia a100 для llm — типові компоненти наших конфігурацій.

On-premise деплой LLM — розгортання на власному обладнанні в ЦОД компанії. Забезпечує повний контроль даних, передбачувану вартість при високому навантаженні, відповідність вимогам регуляторів (Закон України про захист персональних даних, банківські вимоги НБУ, медичні дані).

On-premise рішення забезпечує затримку в 2-10 разів нижчу, ніж хмара. За даними NVIDIA, InfiniBand забезпечує пропускну здатність 400 Гбіт/с.

Чому компанії обирають on-premise замість хмари? Головні причини — безпека даних та передбачувана вартість при великих обсягах. Якщо ви обробляєте понад 1 млн токенів на день, on-premise окупається за 12–18 місяців. Нижче розберемо ключові аспекти: обладнання, безпека, мережа та вартість.

Як обладнання впливає на продуктивність LLM?

Обов'язкові заходи безпеки

Мережева ізоляція: LLM-сервер в окремому VLAN, доступний лише через API Gateway. Зовнішній інтернет-доступ — тільки для оновлень через proxy.

Шифрування: TLS 1.3 для всіх API-викликів. Шифрування диска з моделями (LUKS). Шифрування трафіку між GPU серверами при multi-node.

Автентифікація: API-ключі або OAuth через корпоративний IdP (LDAP, AD). Audit log всіх запитів. Фізична безпека: BIOS-пароль, відключення USB, моніторинг фізичного доступу в стійку.

Мережева інфраструктура

InfiniBand обов'язковий для multi-GPU серверів з tensor parallelism: 400 Gb/s HDR InfiniBand vs 100 Gb/s Ethernet — критична різниця при NCCL all-reduce. NVLink для inter-GPU всередині сервера: NVLink4 — 900 GB/s bidirectional bandwidth. Обов'язковий для DGX H100.

Базова конфігурація on-premise LLM-кластера

# Перевірка та налаштування NVIDIA оточення nvidia-smi topo -m # topology GPU ↔ CPU ↔ NIC nvidia-smi nvlink --status # статус NVLink # Налаштування NCCL для InfiniBand export NCCL_IB_DISABLE=0 export NCCL_IB_GID_INDEX=3 export NCCL_DEBUG=INFO # Перевірка P2P доступу між GPU python3 -c " import torch for i in range(torch.cuda.device_count()): for j in range(torch.cuda.device_count()): if i != j: print(f'GPU{i}→GPU{j}: P2P={torch.cuda.can_device_access_peer(i, j)}') " 

Docker Compose для production стеку

version: '3.8' services: vllm: image: vllm/vllm-openai:v0.5.0 runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 command: > python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /models/llama-3-70b-instruct --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 16384 --max-num-seqs 128 --gpu-memory-utilization 0.92 --host 0.0.0.0 --port 8000 volumes: - /data/models:/models:ro - /dev/shm:/dev/shm shm_size: 32gb restart: unless-stopped ports: - "127.0.0.1:8000:8000" nginx: image: nginx:alpine ports: ["443:443", "80:80"] volumes: - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro - ./ssl:/etc/nginx/ssl:ro depends_on: [vllm] restart: unless-stopped prometheus: image: prom/prometheus:latest volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - prometheus_data:/prometheus ports: ["9090:9090"] grafana: image: grafana/grafana:latest ports: ["3000:3000"] volumes: - grafana_data:/var/lib/grafana - ./grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards dcgm-exporter: image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.5-3.4.0-ubuntu22.04 runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all ports: ["9400:9400"] cap_add: [SYS_ADMIN] volumes: prometheus_data: grafana_data: 

Backup та DR

# Backup конфігурації (не моделі — занадто великі) rsync -av /etc/docker/ backup-server:/backups/docker-configs/ rsync -av /opt/llm-stack/ backup-server:/backups/llm-stack/ # Моделі зберігаються на NAS з RAID # Перевірка цілісності моделі sha256sum /data/models/llama-3-70b/*.safetensors > model_checksums.txt 

TCO аналіз vs cloud

При навантаженні понад 1 млн токенів на день on-premises рішення окупається за 12–18 місяців порівняно з хмарними GPU-інстансами. Економія на масштабі може досягати 50%. Для навантаження менше 100 тис. токенів на день хмара може бути дешевшою через простій обладнання. Ми допомагаємо розрахувати точну точку беззбитковості під ваш сценарій.

Порівняння on-premise та хмари за ключовими параметрами

Що входить в роботу?

• Аудит поточної інфраструктури та вимог до latency/p99
• Підбір та закупівля обладнання (сервери, GPU, мережа)
• Встановлення стеку: vLLM, Docker Compose, моніторинг (Prometheus + Grafana)
• Налаштування безпеки: VLAN, TLS, LUKS, LDAP
• Інтеграція з існуючими системами (API Gateway, auth)
• Тестування продуктивності та оптимізація (tensor parallelism, quantization)
• Документація та навчання команди (адміністрування, моніторинг)
• Технічна підтримка 24/7 після запуску

Процес роботи

1. Аудит вимог — збираємо метрики навантаження, latency, compliance
2. Проектування архітектури — обираємо обладнання, мережу, ПЗ
3. Закупівля та монтаж — організовуємо поставку та розміщення в ЦОД
4. Встановлення ПЗ — розгортання стеку, налаштування моніторингу
5. Оптимізація — тюнінг vLLM, quantization, tensor parallelism
6. Розгортання — інтеграція з production-контуром
7. Моніторинг та підтримка — передача документації, SLA

Терміни орієнтовно

Типовий проект: від 2 до 6 тижнів. Вартість розраховується індивідуально на основі обсягу робіт та необхідного обладнання. Замовте консультацію з інженером з on-premise LLM — ми підготуємо комерційну пропозицію протягом 2 днів.

Оцінимо ваш проект під ключ. Отримайте консультацію спеціаліста вже сьогодні.