Рег.облако выводит на рынок приватного ИИ-ассистента для работы с конфиденциальными данными

Решение предназначено для компаний, которые не могут использовать публичные облачные сервисы из-за строгих требований к безопасности и конфиденциальности данных.

Рег.облако, поставщик облачных и bare-metal решений, объявляет о запуске приватного ИИ-ассистента, реализованного по модели HaaS (Hardware as a Service). Это изолированная on-premise-версия облачного ИИ-ассистента, предназначенная для развертывания на оборудовании заказчика или в выделенном сегменте дата-центров компании. Решение ориентировано на бизнес с высокими требованиями к безопасности и конфиденциальности данных.

Новый продукт призван закрыть потребность бизнеса в использовании генеративного ИИ там, где развертывание в публичном облаке невозможно из-за нормативных требований или внутренних политик безопасности. В отличие от облачной версии, где ресурсы выделяются из общего пула, приватный ИИ-ассистент работает в полностью изолированном контуре. Рег.облако берет на себя техническую поддержку инфраструктуры с широким ассортиментом предустанавливаемых open-source ИИ-моделей. А донастройку и интеграцию решения под конкретные бизнес-задачи компании могут выполнять самостоятельно или с привлечением партнеров-интеграторов.

Решение поставляется в виде мощных серверов с графическими ускорителями, на которых размещается образ на базе платформы Ollama с предустановленными ИИ-моделями и веб-интерфейсом. Архитектура сервиса позволяет проводить аттестацию для соответствия строгим стандартам, включая ФЗ-152 «О персональных данных» и требования ФСТЭК России.

«Сегодня многие компании осознают потенциал ИИ, но их останавливают риски, связанные с передачей данных в публичное облако. Для проектов с особыми требованиями безопасности мы предлагаем приватное развертывание ИИ-ассистента, которое обеспечивает полный контроль над данными и инфраструктурой», — комментирует Евгений Мартынов, директор по информационным технологиям Рег.облака. 

В основе серверных конфигураций используются высокопроизводительные GPU NVIDIA, которые являются стандартом для ML/AI-задач. Включая топовые решения H100 и H200 с 80 ГБ и 141 ГБ памяти соответственно, а также карты серий A100, L40S и A6000. Серверы поддерживают установку до 8 видеокарт и комплектуются мощными CPU, оперативной памятью до 4 ТБ и быстрыми NVMe-накопителями.