Własne AI — na Twoim GPU, z Twoimi danymi
Wdróż LLM lub gotową platformę AI na chmurowym GPU w godzinę: firmowy chatbot, RAG po dokumentach wewnętrznych, funkcje AI w Twoim produkcie. Dane nie opuszczają Twojego serwera, a rachunek jest godzinowy i przewidywalny.
Po co własne AI, skoro jest ChatGPT
Dwa motywy, z którymi nikt nie dyskutuje: prywatność danych i ekonomia w skali.
-
Prywatność
Dokumenty wewnętrzne, dane klientów, kod, umowy — to, czego nie można wysyłać do zewnętrznych API. Self-hosted LLM działa w izolowanym obwodzie: Twój GPU, Twoja sieć, Twój Firewall. Żadnego „dane mogą być użyte do trenowania”.
-
Ekonomia w skali
Billing API rośnie z każdym żądaniem; własny GPU kosztuje stałą kwotę: od ≈$80.96/mies. w trybie dnia roboczego (8×5) po ≈$331.20/mies. całodobowo (GPU od $0.46/godz.). Przy stabilnym strumieniu żądań to wielokrotnie taniej niż API, a dla nierównomiernego obciążenia — rozliczenie godzinowe: włączone na dzień, wyłączone na noc.
Gotowe obrazy — AI jednym kliknięciem
Obrazy z Marketplace stawiają działający stack AI w minuty, bez walki ze sterownikami.
-
Dify Premium
Platforma low-code do aplikacji AI: wizualne workflow, pipeline'y RAG po Twoich dokumentach, API do integracji, podłączanie dowolnych modeli. W praktyce — kreator firmowego asystenta AI.
-
Qwen3-VL-32B
Potężny otwarty model multimodalny: tekst + obrazy, OCR, reasoning. Rozpoznawanie dokumentów, analiza obrazów, chatbot — bez opłat licencyjnych za model.
-
Ollama + otwarte modele
Najprostszy sposób uruchomienia Llama, DeepSeek czy dowolnego otwartego modelu: obrazy Ollama, DeepSeek, Llama są już w Marketplace — instancja GPU z gotowym inference w minuty.
-
Planujesz coś innego?
vLLM (inference produkcyjny), ComfyUI (generowanie obrazów), Whisper (rozpoznawanie mowy) — wdrażane na czystej instancji GPU; CUDA i sterowniki preinstalowane.
Jaki GPU pod jaki model
Praktyczna ściągawka — odpowiedź na top-zapytanie „jaka karta graficzna do LLM”.
| Zadanie | Model (przykłady) | Zalecany GPU | Cena |
|---|---|---|---|
| Start: chatbot / RAG dla zespołu | 7–8B (Llama 3.1 8B, Qwen 8B) | RTX PRO 4500 Blackwell (32 GB) | $0.69/godz. · 8×5 ≈$121.44/mies. |
| Asystent, analiza dokumentów | 30–70B kwantyzowane | A100 80 GB / RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) | od $1.30/godz. |
| Multimodalność (tekst + obrazy) | Qwen3-VL-32B | A100 80 GB | $1.30/godz. |
| Fine-tuning / douczanie | LoRA / QLoRA na 7–70B | H100 | $2.40/godz. |
| Duże modele bez kwantyzacji | 70B+ fp16 (Llama 3.1 70B) | Multi-GPU: 2–4× A100 / H100 | indywidualnie |
| Generowanie obrazów | SDXL, Flux | RTX PRO 4500 Blackwell / L40S | od $0.69/godz. |
Nie masz pewności — zacznij od mniejszego GPU na godzinę (od $0.46) i zmierz szybkość na własnym zadaniu. To taniej niż jakakolwiek konsultacja. Pełny cennik wszystkich kart — Cloud GPU
Typowa architektura firmowego AI
Wszystko w jednej sieci prywatnej (VPC), na zewnątrz tylko interfejs. Firewall darmowy.
-
Pracownicy / Twoja aplikacja
-
Dify na Cloud Instance — orkiestracja, RAG, prawa dostępu
-
LLM na instancji GPU — Qwen / Llama, vLLM
-
Object Storage (S3) — dokumenty do RAG, wagi modeli, zbiory danych
Żądania nie opuszczają Twojej infrastruktury — to główna różnica względem API OpenAI, Google czy Anthropic.
Częste pytania
Skonsultuj konfiguracjęTwój asystent AI może działać już dziś
Obraz z Marketplace + GPU godzinowo = działający prototyp w godzinę. Spodoba się — skalujesz, nie — wyłączysz, płacąc za godziny testu.
Najnowsze publikacje
Wszystko, co potrzebne do stworzenia stabilnego, bezpiecznego i skalowalnego środowiska
Checklist przekazania dyżuru on-call w cloud dla niezawodnego wsparcia 24/7: mniej luk kontekstowych, szybsze rozwiązywanie incydentów
Praktyczny checklist przekazania dyżuru on-call w cloud, który pomaga utrzymać ciągłość wsparcia, nie przegapiać krytycznych sygnałów i szybciej zamykać incydenty.
Plan change freeze i rollback dla bezpiecznych wydań na produkcję: jak zmniejszyć ryzyko awarii przy krytycznych aktualizacjach
Praktyczne podejście do change freeze i rollback, które pomaga utrzymać stabilność produkcji, dostępność usług dla klientów i szybko odtworzyć działanie po nieudanej aktualizacji.
Playbook planowania cloud maintenance window dla stabilnych aktualizacji usług: mniej zakłóceń i ciągłość pracy klientów
Praktyczny playbook cloud maintenance window: jak bezpiecznie planować aktualizacje, ograniczać ryzyko zakłóceń i utrzymać przewidywalność operacji klientów.
Playbook testów disaster recovery dla cloud instance: potwierdź gotowość odtworzenia przed realną awarią
Praktyczny playbook testów cloud disaster recovery, który pomaga potwierdzić gotowość odtworzenia, ograniczyć ryzyko i utrzymać dostępność usług klienckich podczas krytycznych zakłóceń.
Runbook reagowania na incydenty cloud dla szybszego odtwarzania usług: mniej przestojów i stabilne doświadczenie klientów
Praktyczny runbook reagowania na incydenty cloud, który skraca przestoje, przyspiesza odtwarzanie i pomaga utrzymać stabilną pracę usług klienckich.
Kalendarz capacity planning dla cloud instance: jak utrzymać szybkie usługi w szczytach wzrostu
Praktyczny miesięczny kalendarz planning pojemności cloud instance, który pomaga utrzymać stabilny czas odpowiedzi w szczytach i kontrolować koszty infrastruktury.
Playbook rightsizing cloud instance i kontroli kosztów: jak utrzymać wydajność i obniżyć miesięczne wydatki
Praktyczny playbook rightsizing cloud instance, który obniża miesięczne koszty infrastruktury bez utraty stabilnej wydajności usług.
Checklist multi-region failover dla OpenStack + Kubernetes: stabilność usług klienckich
Praktyczny checklist multi-region failover dla OpenStack i Kubernetes wspierający stabilność usług klienckich.
Bazowy monitoring i alerting dla cloud instances: jak zatrzymać „ciche” awarie zanim dotkną klientów
Praktyczna baza monitoringu i alertingu cloud instances, która pomaga wcześniej wykrywać awarie i skracać przestoje.
Strategia backupu dla Cloud Instance i szybkiego odtwarzania: praktyczny playbook RPO/RTO na 2026
Praktyczna strategia backupu cloud instance: RPO/RTO, poziomy ochrony, regularne testy odtworzenia i kontrola kosztów przechowywania.