Локальный ИИ on-premise: оптимизация моделей под TensorRT и Jetson, LLM и голос без облака
Для режимных объектов и требований 152-ФЗ: модели работают на вашем железе, данные не покидают предприятие, нет зависимости от внешних API.
Что мы внедряем: локальный ии on-premise
Оптимизация и квантизация моделей
FP16/INT8, TensorRT, ONNX: уменьшаем модели без потери качества для работы в реальном времени на слабом железе.
×3–10 быстрееEdge-развёртывание на Jetson
Xavier NX, Orin: видеоаналитика и робототехника прямо на объекте.
<100 мсTriton Inference Server
Единая точка инференса для десятков моделей с масштабированием и мониторингом.
стабильно под нагрузкойЛокальные LLM и RAG
Ассистенты по документации, чат с базой знаний предприятия, мультиагентные сценарии. Без внешних API.
0 утечекГолосовые ассистенты
Whisper + XTTS в корпоративной телефонии и диспетчерских; перевод речи в реальном времени.
офлайнСопровождение
Мониторинг, дообучение при изменении процессов, обновления по SLA.
24/7Похожие внедрения
Локальный голосовой ассистент в корпоративной телефонии
Ноль облачных сервисов, полная конфиденциальность, обработка звонков в реальном времени.
Обнаружение FPV-дронов на периметре в реальном времени
Реакция менее 100 мс, точность выше 98 %. Полевые испытания с замерами скорости реагирования.
Предиктивная аналитика и восстановление данных датчиков
Полные данные, отчёты быстрее, меньше ручной работы аналитиков.
Оцифровка рабочих процессов и единый аудит нарушений
Снижение объёма ручного аудита на 75-85 %, реакция системы меньше минуты.
Вопросы о направлении
Что значит ИИ on-premise?
Зачем квантизация моделей?
Можно ли развернуть локальную LLM и голосового ассистента без облака?
Посчитаем эффект для вашего предприятия
Бесплатный аудит процессов, похожие внедрения и формат пилота на ваших данных.