Как развернуть LLM на своих серверах в России: практическое руководство — разбираем по существу, с опорой на актуальные требования и практику.
Зачем это нужно
Полный контроль над данными и резидентность; критично для КИИ и чувствительных данных.
Что потребуется
GPU-ресурсы (отечественное облако или собственные серверы) и открытые модели. Модельный слой может быть полностью отечественным или открытым: YandexGPT (включая открытую YandexGPT-5-Lite-8B под Apache 2.0), GigaChat от Сбера (включая открытую GigaChat-20B-A3B), модели T-Bank (T-lite, T-pro), а также открытые веса Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek. Всё это подключается через BYOK или запускается локально.
Как упростить
osFoundry — это гибридная платформа оркестрации ИИ: модель BYOK (вы подключаете собственные ключи моделей), доступный исходный код (source-available), развёртывание в собственной инфраструктуре и локальная инференция (через llama.cpp), при которой данные не покидают ваш периметр. Локальная инференция через llama.cpp позволяет данным не покидать периметр.
Независимость и честность
dgm — независимый партнёр по интеграции (не аффилирован с osFoundry / OS LLC) и не является юридическим консультантом. У dgm пока нет завершённых клиентских интеграций, поэтому сценарии ниже описаны как типичные или возможные, а не как выполненные проекты.
Итог
Архитектуру с резидентностью данных в России dgm выстраивает на платформе osFoundry (BYOK, отечественные и открытые модели). Свяжитесь с dgm, чтобы обсудить ваш сценарий и спланировать архитектуру.