Запускаем открытые LLM — Qwen, Kimi, GLM и другие — на вашем оборудовании. Строим RAG, машинное зрение, ИИ-агентов и 3D-аватары — данные не покидают периметр компании.
От подбора модели до сервера в стойке и сопровождения. Закрываем полный цикл, чтобы внутри компании остался не пилот, а работающее производство.
Развёртываем DeepSeek V4, Qwen 3.5, Qwen 3.6, Kimi K2.6, GLM-5.1, Gemma 4, Llama 4, Mistral 3, YandexGPT 5, GigaChat 3, FLUX.2 [klein], gpt-oss, Nemotron 3, Qwen-Image, Wan2.2, LTX-2.3 на вашем оборудовании. Поиск по корпоративным документам с цитированием источников и контролем галлюцинаций.
Автоматический контроль качества, безопасности и сортировки. Интеграция со SCADA/MES, до 64 камер 24/7.
Telegram, WhatsApp, корпоративные порталы. Автономные агенты с памятью, инструментами и планированием.
Визуальные ИИ-агенты на базе Unity с реалистичной мимикой и голосом. Цифровые консультанты для розничных точек, выставок, обучения и клиентского сервиса.
От настольной системы для отдела до GPU-кластера на десятки H100/H200. Подбор, сборка, пуско-наладка.
Не оставляем вас наедине с моделью. SLA, обновления, дообучение, аудит.
Согласовываем сроки и метрики на каждом этапе. Без «чёрных ящиков», без сюрпризов в счёте.
Аудит периметра, интервью с командой, формализация целей, KPI и ограничений. Определяем, какие задачи ИИ закрывает эффективнее всего.
Архитектурный лист, спецификация оборудования (BOM), план внедрения, оценка рисков и бюджет.
Серверы, сети, GPU-кластеры, камеры, подсветка. Пуско-наладочные работы и стресс-тестирование оборудования.
Развёртывание моделей, пайплайнов, векторных БД. Интеграция с ERP, MES, SCADA и корпоративными системами.
Обучение персонала, документация SOP, настройка мониторинга KPI. Запуск в продуктив.
SLA 8×5 или 24×7. Регулярные обновления моделей, масштабирование и развитие решения.
Требование: данные не покидают периметр, работа в изолированной сети без интернета.
Автоматический контроль дефектов текстильного полотна и соблюдения ТБ на производственных линиях с полной изоляцией данных.
Vision Appliance с кластером 2× GPU, локальная БД, отчётность и интеграция с MES/SCADA. Тревоги и акты несоответствия — автоматически.
Мы строим ИИ-системы, которые остаются в вашей серверной — а не в чужом облаке. Это и есть приватность.
Принцип AI Platforms · ООО «Аквис-Сервис»
DeepSeek-V4 показывает, как сделать миллион токенов полезными в реальной системе: гибридное внимание, mHC, Muon и agentic search вместо простого распухания промпта.
Российская практика: enterprise-GPU и rack-scale платформы не всегда доступны, поэтому на первый план выходят RTX 5090, RTX 4090, used 3090, правильная сборка и умная архитектура.
Свежий взгляд на выбор между частной LLM и облачными ИИ-сервисами: где важнее скорость, где контроль данных, а где уже выигрывает собственный контур.
Понятно объясняем, что такое RAG, когда он нужен, почему большой контекст не заменяет retrieval и где чаще всего ломаются такие системы.
Расскажите о процессе, который нужно автоматизировать. Через 1–2 рабочих дня вернёмся с предварительной архитектурой и оценкой пилота.