Jakie modele jezykowe mozna hostowac samodzielnie?

Modele open-source takie jak Llama (Meta), Mistral, DeepSeek, gpt-oss i ich pochodne moga byc uruchamiane we wlasnej infrastrukturze. Modele wlasciciela takie jak Claude (Anthropic) i ChatGPT (OpenAI) sa dostepne tylko przez API.

Gdzie mozna uruchamiac LLM self-hosted?

W Azure (przez Azure ML lub dedykowane VM), w GCP (przez Vertex AI lub dedykowane VM), na wlasnych serwerach (On-Premise w certyfikowanych centrach danych) lub w modelu hybrydowym.

Ile kosztuje self-hosting LLM?

Koszty zaleza od modelu, sprzetu i wolumenu uzycia. Serwery GPU (NVIDIA A100/H100) sa najwiekszym czynnikiem kosztowym. Przy wysokim wolumenie uzycia self-hosting jest czesto tanszy niz korzystanie z API.

LLM Self-Hosting dla enterprise - Azure, GCP, On-Premise

Dlaczego self-hosting?

Dla wielu polskich firm pytanie nie brzmi, czy AI zostanie wdrozone, ale gdzie dane sa przetwarzane. Przy korzystaniu z API chmurowych (OpenAI, Anthropic, Google) dane opuszczaja wlasna infrastrukture. Dla regulowanych branz - finansow, ochrony zdrowia, sektora publicznego - moze to byc kryterium dyskwalifikujace.

Self-hosting oznacza: model jezykowy dziala w infrastrukturze klienta. Zadne dane nie opuszczaja sieci firmowej. Zaden dostawca zewnetrzny nie przetwarza zapytan. Pelna kontrola nad modelem, danymi i przetwarzaniem.

W Polsce, gdzie RODO obowiazuje bezposrednio jako rozporzadzenie UE, a Urzad Ochrony Danych Osobowych (UODO) aktywnie monitoruje przetwarzanie danych osobowych, self-hosting moze stanowic najlepsza opcje zapewnienia zgodnosci z przepisami dla wrazliwych procesow biznesowych.

Jakie modele mozna hostowac samodzielnie?

Modele open-source moga byc uruchamiane we wlasnej infrastrukturze:

Llama (Meta): Rozne wielkosci (8B, 70B, 405B parametrow). Wydajny, dobrze udokumentowany, duza spolecznosc.

Mistral: Model europejski. Mistral 7B, Mixtral 8x7B. Dobry stosunek ceny do wydajnosci, efektywny.

DeepSeek: Rozne warianty wlacznie z DeepSeek-R1 do zadan wnioskowania. Szczegolnie dobry stosunek ceny do wydajnosci.

gpt-oss: Pierwszy model open source OpenAI. gpt-oss-120b (117B parametrow, architektura MoE, dziala na 1 GPU 80 GB, licencja Apache 2.0) i gpt-oss-20b do zastosowan brzegowych.

Modele wlasciciela (Claude, ChatGPT, Gemini) nie sa dostepne do self-hostingu, ale moga byc uzywane przez API z przetwarzaniem w UE.

W architekturze model-agnostycznej agent moze korzystac z wielu modeli: self-hosted dla wrazliwych danych, API chmurowe dla niekrytycznych zadan. Routing jest oparty na regulach i konfigurowany w Decision Layer.

Opcje deploymentu

Azure: LLM moga byc deployowane na Azure ML lub uruchamiane na dedykowanych VM z GPU (seria NC, seria ND). Integracja z Azure Entra ID do autentykacji i kontroli dostepu. Przetwarzanie w centrach danych UE (West Europe, North Europe). Dla polskich firm Azure oferuje rowniez region Poland Central.

GCP: Deployment przez Vertex AI lub na dedykowanych VM z GPU (A2, G2). Integracja z Google Cloud IAM. Przetwarzanie w centrach danych UE (europe-west1, europe-west4).

On-Premise: Wlasne serwery z GPU NVIDIA (A100, H100, RTX 4000 Ada). Eksploatacja w certyfikowanych centrach danych. W Polsce dostepne sa centra danych spelniajace normy ISO 27001 i Tier III+. Maksymalna kontrola, brak zaleznosci od chmury.

Hybrid: Polaczenie self-hosted i chmury. Wrazliwe workloady lokalnie, niekrytyczne w chmurze. Jednolite governance w obu srodowiskach.

Kwestie architektoniczne

Wymiarowanie GPU: Wielkosc modelu determinuje zapotrzebowanie na GPU. Model 7B dziala na pojedynczym GPU. Model 70B wymaga wielu GPU lub kwantyzacji. Prawidlowe wymiarowanie zalezy od przypadku uzycia.

Optymalizacja inferencji: Techniki takie jak kwantyzacja (4-bit, 8-bit), batching i optymalizacja KV-cache redukuja zapotrzebowanie na zasoby przy akceptowalnej utracie jakosci.

Wysoka dostepnosc: Dla systemow produkcyjnych: redundantne serwery GPU, load balancing, automatyczny failover. Brak pojedynczego punktu awarii.

Aktualizacje modeli: Nowe wersje modeli musza byc przetestowane przed wdrozeniem produkcyjnym. Srodowisko staging do testowania modeli jest czescia infrastruktury.

Wiecej na ten temat: Infrastruktura AI

Szczegooly dotyczace kosztow self-hostingu w porownaniu TCO.

Umow spotkanie - Pokazemy optymalna strategie hostingu dla Twoich wymagan.