ЛОКАЛЬНАЯ AI-ИНФРАСТРУКТУРА

Локальный ИИдля бизнеса

AI-станции, локальные модели, RAG и GPU-инфраструктура для работы с корпоративными данными внутри управляемого контура.

Подобрать решение Смотреть возможности
Данные остаются в вашем контуре Модели подбираются под задачу От одной станции до инфраструктуры
AI STATION / ЛОКАЛЬНЫЙ УЗЕЛ СОГЛАСОВАННЫЙ КОНТУР
ДАННЫЕDATA · RAG
МОДЕЛЬMODEL · LLM
КОМАНДАКОМАНДА · РОЛИ
СРЕДАRUNTIME · API
NEUROSERVER AI Station — ядро локального AI-контура NEUROSERVER
AI STATION
ГОТОВАЯ ЛОКАЛЬНАЯ AI-СРЕДА Станция, модели, RAG и программный слой — в одной рабочей конфигурации. Посмотреть AI Station
ДАННЫЕ / МОДЕЛИ / ДОСТУПЫЛОКАЛЬНЫЙ AI
02 / ЛОКАЛЬНАЯ AI-СИСТЕМА

Один AI-контур
вместо набора компонентов

Сначала фиксируем задачи, модели, данные и количество пользователей. Затем под это выбираем оборудование, runtime, RAG и интеграции.

РАБОЧАЯ АРХИТЕКТУРА / 5 СВЯЗАННЫХ СЛОЁВ
РАБОЧИЙ AI-КОНТУРNEUROSERVERоборудование · модели · данные
01Оборудованиестанция · GPU · сервер
02Модели и средаLLM · runtime
03Данные / RAGисточники · индекс
04Программный слойAPI · интерфейсы
05 / ВНЕДРЕНИЕПроверка и передача
  1. 01

    Оборудование

    AI-станцию, GPU-рабочую станцию или сервер выбираем под модель, память, нагрузку и число пользователей.

  2. 02

    Модели и среда

    Готовим runtime, зависимости и локальные модели, затем фиксируем рабочую конфигурацию.

  3. 03

    Данные и RAG

    Подключаем документы и базы знаний, настраиваем индекс, поиск и права доступа.

  4. 04

    Программный слой

    Подключаем Control Center, интерфейсы, API и нужные внутренние системы.

  5. 05

    Внедрение

    Проверяем реальные сценарии и передаём готовую конфигурацию с правилами эксплуатации.

РЕЗУЛЬТАТ

Не набор отдельных компонентов, а одна рабочая система: оборудование, модели, данные и программный слой уже согласованы между собой.

03 / AI STATIONПОДГОТОВЛЕННАЯ ПЛАТФОРМА
NEUROSERVER AI Station — локальная AI-станция ВРЕМЕННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕЗАМЕНА ПОСЛЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ
NEUROSERVER AI STATIONлокальная AI-платформа для пилота и рабочей группы
03 / NEUROSERVER AI STATION

NEUROSERVERAI Station

NEUROSERVER AI Station — компактная локальная платформа на AMD Ryzen AI Max+ 395 с 128 ГБ unified memory. Подходит для локальных LLM, RAG, разработки и внутренних AI-сервисов.

ПЛАТФОРМАAMD Ryzen AI Max+ 395
ПАМЯТЬ128 ГБ unified memory
ХРАНЕНИЕ2 ТБ NVMeБазовая конфигурация
ПОДХОДИТ ДЛЯ
  • Локальные LLM и внутренние помощники
  • RAG и работа с документами
  • Разработка и Coding
  • AI-ассистенты
  • Пилотные корпоративные AI-сервисы
  • СредаГотовим runtime, драйверы и зависимости под выбранные модели и сценарии.
  • ПроверкаДо передачи прогоняем согласованные модели и рабочие сценарии на конкретной конфигурации.
  • ПередачаКоманда получает станцию с подготовленной средой, рабочим профилем и базовыми правилами эксплуатации.
Подобрать AI-станцию
ПЕРЕД ПОСТАВКОЙ

Финальная ревизия комплектующих и программный профиль фиксируются перед поставкой. Доступная моделям память зависит от ОС, runtime и распределения unified memory.

В СОСТАВ РЕШЕНИЯЧто получает команда вместе со станцией

Всё необходимое для первого рабочего запуска.

  1. 01Оборудование

    Аппаратная конфигурация под задачу.

  2. 02Среда

    Драйверы, runtime и зависимости.

  3. 03Модели

    Установка и рабочий профиль.

  4. 04Данные / RAG

    Источники, индекс и поиск.

  5. 05Control Center

    Интерфейс локальной AI-среды.

  6. 06Внедрение

    Проверка, передача и старт.

04 / RAG И КОРПОРАТИВНЫЕ ДАННЫЕ

Ответы по внутренним документам — со ссылками на источники

Регламенты, инструкции, договоры и базы знаний можно подключить к локальному поиску. Модель получает найденный контекст и отвечает с опорой на внутренние материалы.

КОНТУР ДАННЫХ СОГЛАСОВАННЫЙ ПУТЬ
ВНЕШНИЙ СЕРВИС маршрут затухает ИСТОЧНИКИ документы · базы МОДЕЛЬ локальная LLM ПОИСК / КОНТЕКСТ контекст из источников ДОСТУП правила проекта ЛОКАЛЬНЫЙAI-КОНТУР
ЛОКАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

Документы не обязательно отправлять во внешний AI-сервис. Источники, индекс и поиск можно держать внутри инфраструктуры компании.

  • документы
  • базы знаний
  • внутренние инструкции
  • справочные материалы
  • разрешённые источники
Права доступа задаются под конкретный проект.
ВНЕШНИЙ СЕРВИС

Внешний API можно подключить только там, где он действительно нужен. Какие данные ему разрешено передавать, определяется отдельно.

Корпоративные документы и локальный поискДОКУМЕНТЫ / ЗНАНИЯ / ИСТОЧНИКИ
01Документырегламенты · инструкции · договоры
02Подготовка и индексфрагменты · метаданные
03Поискрелевантный контекст
04Контекст моделинайденные фрагменты
05Ответ и источникиответ · ссылки на материалы
ЧТО ЭТО ДАЁТ
  • ответы с опорой на внутренние материалы;
  • поиск по знаниям компании;
  • меньше ручного поиска по документам;
  • единый контекст для AI-сервисов.

RAG снижает вероятность ответа без контекста, но не гарантирует правильность результата. Критичные ответы нужно проверять.

05 / СЦЕНАРИИ РАБОТЫ

Что имеет смысл
запускать локально

Локальный запуск нужен не ради самого факта. Он имеет смысл, когда важны контроль данных, постоянная нагрузка, стоимость внешнего API или работа без облака.

ПРОФИЛЬ / СЦЕНАРИЙ ПОДБОР
ЛОКАЛЬНАЯ LLM

Локальные LLM

Диалог, анализ и черновики с внутренним контекстом в инфраструктуре компании.

НАЗНАЧЕНИЕДиалог, анализ, черновики и внутренние помощники
ДАННЫЕЗапрос пользователя и локальный контекст
СРЕДАЛокальный model runtime
ПОЛЬЗОВАТЕЛИКоманда и рабочая группа
РЕЗУЛЬТАТОтвет или обработанный материал без обязательного обращения к внешнему AI API
СОСТОЯНИЕПодбор модели и памяти
06 / ПРОГРАММНЫЙ СЛОЙ

NEUROSERVERControl Center

Control Center — интерфейс управления станцией и локальной AI-средой: состояние системы, профили, модели и RAG в одном окне.

СистемаПрофилиМоделиДанные / RAG
NEUROSERVER / CONTROL CENTER ЛОКАЛЬНЫЙ УЗЕЛ / 01
СОСТОЯНИЕ СРЕДЫКОНТРОЛИРУЕМЫЙ КОНТУР
УЗЕЛAI STATION
МОДЕЛЬНЫЙ СЛОЙЛОКАЛЬНАЯ LLM
ЗНАНИЯRAG / ПО ЗАДАЧЕ
ПРОФИЛЬ СЦЕНАРИЯрабочая конфигурация
МОДЕЛЬПрофиль уточняется
ДАННЫЕ / RAGПо задаче
ПРОФИЛИСостав проекта
Интерфейс развивается вместе с платформой.СОСТАВ УТОЧНЯЕТСЯ ПОД ПРОЕКТ
СЕЙЧАС

Подготовленная AI-среда

Фиксируем конфигурацию станции, runtime и рабочий профиль, затем проверяем согласованные сценарии.

  • подготовленная конфигурация;
  • согласованные runtime и модели;
  • тестовый и приёмочный workflow.
РАЗВИВАЕТСЯ

Управление локальной системой

Следующие уровни программного слоя расширяют управление и наблюдаемость среды.

  • hardware telemetry;
  • performance profiles;
  • model/runtime management;
  • более глубокая наблюдаемость.
07 / МАСШТАБИРОВАНИЕ

От одной станции
до AI-инфраструктуры

Начните с конфигурации под один рабочий сценарий. По мере роста моделей, данных и числа пользователей добавляются выделенные вычисления, хранение и общие сервисы.

  1. 01AI-станцияпилот · небольшая команда

    Локальные модели, RAG и первый рабочий сценарий для одного пользователя или группы.

  2. 02GPU-рабочая станцияCUDA · обучение · генерация

    Дискретный GPU для более тяжёлых моделей, разработки и интенсивной локальной работы.

  3. 03AI-хранилище / RAGдокументы · модели · знания

    Отдельный слой, когда растут объём источников, индексы и корпоративная база знаний.

  4. 04GPU-серверобщий вычислительный ресурс

    Несколько пользователей, команд или AI-сервисов работают на общей системе.

  5. 05Инфраструктурный проектсистемы · хранение · сеть

    Несколько узлов, доступы и эксплуатация объединяются в одну архитектуру.

РАБОЧИЕ КОНТЕКСТЫ

Одна система — разные сценарии

Модели, данные и интерфейсы подбираются под то, как команда действительно будет работать.

Разработкакод · репозитории · документация
Корпоративные документыпоиск · источники · черновики
Аналитикаданные · отчёты · выводы
Поддержка сотрудниковинструкции · знания · ответы
Внутренние AI-сервисыAPI · интерфейсы · интеграции
08 / ПОЧЕМУ NEUROSERVER

Не только
оборудование

NEUROSERVER связывает железо, модели, данные и рабочую среду. Команда получает систему, которую можно запустить сейчас и масштабировать при росте нагрузки.

01ОборудованиеAI-станция · GPU · хранилище
02Локальная AI-средаLLM · среда · запуск модели
03Данные / RAGисточники · поиск · контекст
04Программный слойсреда · доступы · наблюдаемость
05Внедрениетестирование · передача · поддержка
01Единая система

Оборудование, модели и данные согласованы до запуска.

02Сначала сценарий

Конфигурацию выбираем после того, как понятны модели, пользователи и нагрузка.

03Проверка до передачи

Рабочий сценарий прогоняется на конкретной конфигурации.

04Путь к масштабированию

При росте нагрузки можно перейти от одной станции к серверной инфраструктуре.

МАРШРУТ ВНЕДРЕНИЯ

От задачи
до запуска

Сначала фиксируем результат и ограничения. Затем собираем, проверяем и передаём рабочую конфигурацию.

  1. 01

    Задача

    Фиксируем пользователей, данные, модели и ожидаемый результат.

  2. 02

    Архитектура

    Определяем класс системы, память, GPU, хранение и точки доступа.

  3. 03

    Подготовка

    Собираем runtime, модели, данные и нужные интеграции.

  4. 04

    Проверка

    Прогоняем реальные рабочие сценарии на целевой системе.

  5. 05

    Передача

    Фиксируем конфигурацию и правила дальнейшей эксплуатации.

09 / ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Вопросы о
локальном ИИ

Коротко о моделях, данных, оборудовании и подготовке системы.

Локальный ИИ запускает модели и связанные сервисы на инфраструктуре, которую контролирует компания. Размещение данных, доступы и допустимые внешние подключения определяются архитектурой проекта.

AI-станция подбирается под постоянный инференс и высокую нагрузку на память. Важны не только CPU и GPU, но и доступная память, охлаждение, runtime и проверенная программная конфигурация.

Unified memory — общий пул памяти для вычислительных блоков платформы. Это позволяет размещать более крупные модели, но фактически доступный объём зависит от ОС, runtime и системного распределения памяти.

Состав моделей зависит от объёма памяти, квантования, длины контекста и выбранного runtime. Модель подбирается под задачу и проверяется на целевой конфигурации.

Да. Регламенты, инструкции, договоры и базы знаний можно подключить к локальному поиску с учётом прав доступа и ссылками на использованные материалы.

RAG находит релевантные фрагменты во внутренних источниках и передаёт их модели вместе с запросом. Ответ можно связать с документами, на которых он основан.

Да, если источник можно безопасно читать, обновлять и индексировать. До запуска определяются структура данных, качество поиска и правила доступа.

Для локального инференса интернет не обязателен. Подключение может понадобиться для обновлений или разрешённых внешних сервисов — это настраивается отдельно.

Она нужна, когда требуется дискретный GPU, CUDA, генерация изображений, обучение или более тяжёлые модели. Конфигурация зависит от конкретной нагрузки и рабочего стека.

GPU-сервер имеет смысл для общего вычислительного ресурса, нескольких команд или постоянно работающих AI-сервисов. Он также даёт больше возможностей для масштабирования и эксплуатации.

Да. Для пилота, рабочей группы или одного направления это практичный старт без преждевременного усложнения инфраструктуры.

Да. При росте нагрузки можно добавить хранение, выделенный GPU, серверные узлы и общие сервисы, сохранив проверенный рабочий сценарий.

Возможность зависит от интерфейсов станции, корпуса, питания, драйверов и выбранного программного стека. Такой вариант проверяется как отдельная конфигурация.

Мы готовим runtime, драйверы, зависимости и выбранные модели, затем прогоняем согласованные сценарии. Команда получает зафиксированную конфигурацию и базовые правила эксплуатации.

10 / ОБСУДИТЬ ЗАДАЧУ

Подберём локальную
AI-систему под вашу задачу

Опишите модели, данные, число пользователей и рабочие сценарии. Этого достаточно, чтобы определить класс оборудования, память, GPU, хранение и программный слой.

Обсудить проект Написать в Telegram
sales@neuroserv.ru@neuroserver_by