Развертывание ИИ-модели локально — это не финиш, а старт сложной эксплуатационной гонки. Эксперты сходятся во мнении: модель требует постоянного внимания, а ошибки в инфраструктуре могут стоить целого состояния.
Необходим комплексный подход, где техника неотделима от экономики и процессов. Как отмечает Авенир Воронов, руководитель лаборатории инноваций «ДАР»: «ИИ-инфраструктура требует точного расчета стоимости оборудования, поддержки и операционных затрат с учетом стоимости бизнес-процессов». Это особенно актуально для России с её масштабами и неоднородной инфраструктурой.
Что важно сделать в первую очередь:
- Считать деньги и риски. Просчитать TCO, учесть стоимость простоя, энергопотребление и логистику. Рассмотреть гибридные варианты, например, пилот на арендованном оборудовании.
- Настроить тотальный мониторинг. Контролировать не только загрузку GPU и температуру, но и качество ответов модели, скорость инференса и бизнес-метрики. Это основа для обнаружения сбоев и «дрейфа» модели.
- Выстроить процессы (MLOps/LLMOps). Внедрить версионирование данных, моделей и кода, обеспечить воспроизводимость результатов и быстрый откат. Четко прописать роли и зоны ответственности в команде, объединяющей Data Science, MLOps и DevOps.
- Защитить данные и модель. Настроить Guardrails для фильтрации конфиденциальной информации, разграничить доступ, обеспечить безопасность на всех уровнях — от железа до промптов.
- Сфокусироваться на команде. Эксплуатация требует редких и дорогих специалистов. Их наличие или возможность привлечения надежного интегратора — критический фактор успеха.
Локальное развертывание ИИ дает контроль и гибкость, но взамен требует зрелых процессов, глубоких компетенций и непрерывных инвестиций в сопровождение. Без этого дорогая инфраструктура рискует быстро устареть или стать черной дырой для бюджета.
Полную версию статьи читайте на сайте издательства «Открытые системы».
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
