Локальное развёртывание LLM для финтех компании

Вызов

Финтех стартап разрабатывал продукт для анализа финансовых документов и генерации инвестиционных рекомендаций. Использование публичных API (OpenAI, Claude) было невозможно из-за:

• Требований регуляторов к конфиденциальности
• Необходимости обработки персональных данных клиентов
• Высоких затрат на API при масштабировании
• Зависимости от внешних сервисов

Решение

Развернули и оптимизировали Llama 3.1 70B на собственной инфраструктуре клиента с производительностью, сопоставимой с коммерческими API.

Архитектура решения

Infrastructure:

• 4x NVIDIA A100 80GB для inference
• vLLM для оптимизации скорости
• Load balancer для распределения запросов
• Redis для кэширования результатов

Optimization:

• Quantization до 4-bit (AWQ)
• Оптимизация контекста и промптов
• Батчинг запросов
• Кэширование частых операций

Security:

• Изолированная сеть
• Шифрование данных
• Audit logging
• Access control

Процесс работы

1. Аудит и планирование (1 неделя)

Провели анализ требований:

• Объём и характер данных
• Требуемая латентность
• Бюджет на инфраструктуру
• Compliance требования

2. Выбор модели (1 неделя)

Тестировали несколько вариантов:

• Llama 3.1 70B (выбрали)
• Mistral Large
• Qwen 2.5 72B

Критерии: качество для русского языка, скорость, ресурсы.

3. Настройка инфраструктуры (2 недели)

• Установка и настройка GPU-серверов
• Развёртывание vLLM
• Настройка мониторинга и алертов
• Интеграция с существующей системой

4. Оптимизация (2 недели)

• Fine-tuning на данных клиента (10k примеров)
• Оптимизация промптов под финансовую специфику
• Настройка параметров inference
• Load testing и оптимизация производительности

5. Production запуск (1 неделя)

• Миграция с API на локальную модель
• Параллельный запуск для проверки качества
• Постепенный переход 100% трафика
• Обучение команды работе с системой

Технические детали

Производительность

Throughput: 1000+ tokens/sec
Latency (p95): < 2 секунд
Batch size: 32 requests
Context window: 32k tokens
Uptime: 99.5%

Сравнение с API

Результаты

Бизнес-метрики

• ROI: Окупаемость инфраструктуры за 6 месяцев
• Cost Savings: Экономия $50k+ в год на API
• Compliance: Полное соответствие требованиям регуляторов
• Performance: Стабильная обработка пиковых нагрузок

Технические достижения

• Успешный fine-tuning на финансовых данных
• Качество ответов сопоставимо с GPT-4
• Поддержка русского языка на высоком уровне
• Масштабируемая архитектура

Технологии

• Base Model: Llama 3.1 70B Instruct
• Inference Engine: vLLM 0.4+
• Quantization: AWQ 4-bit
• Backend: Python, FastAPI
• GPU: NVIDIA A100 80GB x4
• Orchestration: Docker, Kubernetes
• Monitoring: Prometheus, Grafana
• Cache: Redis Cluster

Отзыв

"QZX помогла нам решить критичную задачу — получить мощный AI не жертвуя безопасностью данных. Теперь мы контролируем всю цепочку обработки и экономим значительные средства на масштабировании."

— CTO финтех стартапа

Развитие проекта

Планируем:

• Добавление специализированных моделей для разных задач
• Расширение fine-tuning датасета
• Интеграция RAG для работы с базой знаний
• Multi-modal обработка (документы + изображения)