Ваши секреты не должны уходить в облако: знакомьтесь, Obscura
Obscura: свой on-prem шлюз, который не даёт секретам утечь в ИИ и не ломает ответы моделиЛетом я писал, что будет, если сливать рабочие данные в ChatGPT: логи SOC, конфиги Cisco и FortiGate, внутренние IP, почты сотрудников. Тогда я сделал офлайн-инструмент, который чистит конфиг руками инженера до отправки. Он решает проблему для того, кто помнит им воспользоваться. Но компания не может полагаться на то, что все всегда вспомнят.
Хватит сливать данные в Claude и GPT: как поднять свой on‑prem LLM
Да, вы абсолютно правы ✅ Это изображение подходит в вашу статью ✅ Будут еще вопросы, обращайтесь 😊
Как выбрать между облаком, арендой GPU и своим железом для LLM-систем
В этой статье разберём, во сколько обходится LLM-сервис при нагрузке в 100 000 диалогов в день и где проходит граница окупаемости разных вариантов. Посмотрим на стоимость облачных API, аренды GPU и собственного железа, а заодно прикинем, какая инфраструктура нужна, чтобы всё это выдержало боевой трафик.Исходные допущенияПредставим продукт, в котором пользователи активно общаются с моделью:100 000 диалогов в день.Каждый диалог — это 100–300 токенов от пользователя.На один диалог модель отвечает примерно тремя сообщениями.В среднем получаем:
