AI generativa on-premise
I tuoi modelli, sulle tue GPU.
Large Language Model e computer vision installati in azienda: serving ad alte prestazioni con NVIDIA Triton Inference Server, dati che non lasciano mai la rete, costi prevedibili. È la strada per chi ha documenti, disegni o immagini che non possono finire su un cloud di terzi.
In pratica
Dimensionamento
Scegliamo hardware e modelli in base ai carichi reali: numero di utenti, lunghezza dei contesti, latenza attesa, budget energetico. Niente GPU sovradimensionate.
Serving con Triton
NVIDIA Triton Inference Server e TensorRT(-LLM) per servire più modelli in parallelo — LLM, vision, embedding — con batching dinamico, versioning e metriche.
Modelli open-weight
Selezione, quantizzazione e fine-tuning di modelli open-weight sui dati aziendali, con valutazioni riproducibili prima del rilascio.
Air-gap e governance
Funziona anche isolato da internet. Log, controllo degli accessi, registro dei sistemi AI e documentazione pronta per l'AI Act.
Stack e tecnologie
- NVIDIA Triton · TensorRT
- PyTorch
- Hugging Face
- ONNX
- Docker
- HPE
Progetto
RealizzatoLLM e computer vision on-premise per un'azienda del territorio
Sistema HPE con quattro GPU NVIDIA Tesla installato in sede per mantenere la privacy al massimo: modelli linguistici per interrogare la documentazione interna e modelli di visione sui processi, serviti con NVIDIA Triton. Nessun dato lascia l'azienda.
- Hardware
- HPE · 4× GPU NVIDIA Tesla
- Modelli
- LLM + computer vision
- Serving
- NVIDIA Triton Inference Server
- Dati
- 100% on-premise
Come lavoriamo
Quattro passi, sempre gli stessi
- 01
Assessment dei carichi e dei vincoli di privacy
- 02
Scelta di modelli e hardware, stima dei costi
- 03
Installazione, serving con Triton, integrazione (RAG, API, SSO)
- 04
Collaudo con metriche, formazione, monitoraggio continuo
Domande frequenti
Quanto costa rispetto al cloud?
Dipende dai volumi: sopra una certa soglia di utilizzo l'on-premise costa meno del pay-per-token e azzera il rischio di dati fuori sede. Lo stimiamo nel primo assessment con i tuoi numeri reali.
Quali modelli potete installare?
Modelli open-weight per linguaggio, visione ed embedding, quantizzati e ottimizzati per le tue GPU; quando serve, fine-tuning sui tuoi dati.
Serve una connessione internet?
No: il sistema può funzionare completamente isolato (air-gap). Gli aggiornamenti dei modelli si pianificano e si applicano in finestre controllate.
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