Кастомні AI-рішення
під вашу архітектуру
Коли готових no-code сервісів недостатньо. Розробляємо високонавантажені AI-модулі, власні SaaS-платформи, донавчаємо open-source моделі (Fine-Tuning) та будуємо надійну бекенд-інфраструктуру для вашого бізнесу.
-
Розробка на Python, FastAPI, PHP 8.3+, Go та сучасних хмарних стеках
-
Fine-Tuning та локальний хостинг моделей (Llama 3, Mistral, Whisper)
-
Проєктування масштабованої мікросервісної архітектури з нуля
Чому це критично саме зараз?
Готові сервіси не закривають задач
Типові no-code платформи мають жорсткі ліміти, дорогі підписки та не дозволяють реалізувати вашу бізнес-логіку.
Дорогі API-рахунки від OpenAI
При великих обсягах прямі запити до GPT-4o стають нерентабельними. Потрібна оптимізація, кешування та власні моделі.
Відсутність безпеки хмарних рішень
Enterprise-клієнти вимагають зберігання даних суворо на власній інфраструктурі без передачі стороннім SaaS.
Що це дає бізнесу?
Чому впровадження цієї технології окупається в перші ж місяці.
Власний цифровий актив
Ви не орендуєте чужий софт, а володієте кастомним кодом, який підвищує капіталізацію вашого бізнесу.
Донавчання моделей (Fine-Tuning)
Тренуємо відкриті нейромережі на ваших даних для отримання експертних знань у вузькій специфічній ніші.
Зниження собівартості запитів до 10х
Використання компактних квантованих моделей і розумного семантичного кешування знижує витрати на інфраструктуру.
On-Premise розгортання
Встановлюємо моделі на ваші власні GPU-сервери для 100% відповідності GDPR, HIPAA та NDA.
Висока швидкість та мікросервіси
Будуємо легкі асинхронні мікросервіси, готові витримувати мільйони запитів на добу.
Підтримка та SLA
Повний цикл: від розробки архітектури до CI/CD, моніторингу помилок та цілодобової підтримки.
Як ми це впроваджуємо
Жодної магії. Тільки чіткий інженерний процес.
Технічний discovery-етап: фіксація вимог, аналіз навантаження, вибір стеків та технологічного стеку ШІ.
Проєктування архітектури системи: бази даних, схеми API, черги повідомлень (Redis / RabbitMQ).
Розробка MVP (Спринти): ітеративне написання коду з щотижневими демо для клієнта.
Навчання та інтеграція AI: тюнінг моделей, розробка промптів та підключення векторних індексів.
Навантажувальне тестування: стрес-тести швидкості відповідей (Latency) та надійності при пікових навантаженнях.
Реліз, передача репозиторіїв та SLA: розгортання в продакшн, передача прав та документації.
Поширені запитання
Кому належить створений код та інтелектуальна власність?
На 100% вам. Після завершення проєкту всі вихідні коди, репозиторії, навчені ваги моделей та документація передаються вашій компанії.
Чи можна запустити модель на наших серверах?
Так. Ми підбираємо та розгортаємо відкриті LLM (Llama 3, Mistral, Gemma) на ваших приватних виділених серверах з відеокартами NVIDIA.
Які технології ви використовуєте в розробці?
Python (FastAPI, PyTorch, LangChain, LlamaIndex), PHP 8.3+, Go, PostgreSQL, Redis, Qdrant/Pinecone, Docker, Kubernetes.
Скільки часу триває розробка кастомного AI-софту?
Робочий прототип (MVP) ми запускаємо за 3–4 тижні. Повномасштабний продукт — від 1.5 до 3 місяців залежно від складності.
Чи берете ви проекти на подальшу підтримку?
Так, ми забезпечуємо безперервний DevOps-моніторинг, оновлення версій моделей та оптимізацію роботи під зростаючі навантаження.
Готові до впровадження?
Опишіть вашу задачу. Ми проведемо безкоштовний аудит та запропонуємо архітектуру AI-рішення спеціально для вашого бізнесу.