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»
Подписка на облачный ИИ-кодер стоит $20, а инференс для активного пользователя обходится провайдеру в $100–200. Разницу компенсируют данными: кодом, промптами, телеметрией. Разбираем экономику, риски для бизнеса и аргументы за локальные LLM.
Разбираем, почему качество ИИ-агента зависит не только от модели, но и от harness: форматов инструментов, динамического контекста, Keep Rate, ошибок tool-use, кэша и orchestration.
Наш open-source MCP-проект AI Platforms под MIT: временные SSH/SFTP-сессии через чат, in-memory secrets, redaction, sudo, безопасный shell quoting и практическая интеграция в агенты.
Инженерный разбор CAA/activation steering на маленькой локальной модели: почему вектор технически считался, но качество не выросло, и что это значит для внедрения private LLM.
Расскажите о процессе, который нужно автоматизировать. Через 1–2 рабочих дня вернёмся с предварительной архитектурой и оценкой пилота.