AI Privata, in sede.
Sicura, veloce, su misura per la tua azienda.

L'AI on-premise si riferisce all'implementazione di modelli linguistici e sistemi AI direttamente nella tua infrastruttura o nei tuoi data center, piuttosto che affidarsi a provider cloud esterni. Questo ti dà il pieno controllo sui tuoi dati, garantisce che non lascino mai la tua rete, consente la personalizzazione per i tuoi flussi di lavoro specifici e fornisce costi prevedibili man mano che l'utilizzo cresce. Le API cloud funzionano bene per esigenze a basso volume, ma l'on-premise diventa conveniente ed essenziale per le organizzazioni con dati sensibili, requisiti di conformità o uso interno ad alto volume.

Spesso no. Oggi, con la generazione aumentata da retrieval (RAG) combinata con un corretto prompt-engineering fornisce tipicamente un'accuratezza eccellente senza costosi riaddestramenti. Utilizziamo i tuoi documenti e dati come contesto per far sì che il modello fornisca risposte pertinenti e specifiche del dominio. Il fine-tuning è consigliato solo quando il caso d'uso lo richiede veramente e fornisce un chiaro ROI—ad esempio, terminologia specializzata o compiti molto di nicchia.

Per progetti a basso volume, le API cloud sono veloci da avviare. Per un uso interno sostenuto—specialmente attraverso più team—l'on-premise riduce significativamente la spesa variabile e migliora la prevedibilità dei costi. L'investimento hardware iniziale è compensato da costi inferiori per query nel tempo. Ti aiutiamo ad analizzare il costo totale di proprietà specifico per i tuoi modelli di utilizzo previsti e le esigenze di conformità.

Lavoriamo con l'intero ecosistema di LLM open-source: Llama 2/3, Mistral, Qwen, Nous Hermes e altri. Valutiamo e raccomandiamo il miglior modello per i tuoi specifici requisiti di accuratezza, latenza e risorse. I modelli più piccoli (7B–13B parametri) funzionano bene per la maggior parte dei compiti aziendali su hardware standard, mentre i modelli più grandi forniscono una qualità superiore su compiti di ragionamento molto complessi ma richiedono più risorse computazionali.

Valutazione e raccolta dei requisiti: 1–2 settimane. Costruzione e pilotaggio del sistema con i tuoi dati: 3–6 settimane. Lancio in produzione e formazione del personale: 2–6 settimane dopo l'approvazione del pilota. La tempistica dipende dalla complessità dei tuoi flussi di lavoro, delle fonti di dati e delle integrazioni richieste. Forniamo visibilità sulle tappe fondamentali e possiamo accelerare le implementazioni ad alta priorità.

Tutti i dati rimangono nella tua rete a meno che tu non scelga esplicitamente diversamente. Sono disponibili opzioni air-gapped (offline). Implementiamo il controllo degli accessi basato sui ruoli, log di audit completi e crittografia hardware opzionale. Supportiamo GDPR, HIPAA, NIS2 e altri requisiti normativi con controlli sulla residenza dei dati integrati. I tuoi dati non toccano mai la nostra infrastruttura.

Sì. Costruiamo connettori per i tuoi strumenti esistenti—Salesforce, Microsoft Dynamics, SAP, condivisioni file, sistemi di ticketing e database personalizzati. Il sistema AI può leggere da queste fonti, elaborare informazioni e intraprendere azioni in modo autonomo o con approvazione umana, integrandosi perfettamente nel tuo flusso di lavoro esistente.

Possiamo aiutarvi a costruire un server custom o sistemi NVIDIA DGX/GPU per modelli molto grandi o inferenza ad alto volume. Forniamo raccomandazioni sul dimensionamento dell'hardware in base alla scelta del modello e al carico previsto. Possiamo anche lavorare con il tuo team IT per validare l'architettura prima dell'acquisto, assicurandoti di investire nell'infrastruttura giusta.