Cloud / AWS / OVH
Serwery GPU, vLLM, Ollama i infrastruktura RAG
Administracja serwerami GPU, uruchamianie lokalnego inference (vLLM/Ollama), AI gateway i infrastruktura RAG na Qdrant/pgvector.
Zapytaj o GPU/AICeny od 999 zł netto/m-c
Dla kogo
Zespoły AI/ML
Firmy z lokalnym inference
Projekty RAG
Aplikacje LLM
Co dostajesz
Administracja serwerem GPU
vLLM / Ollama setup
Managed AI Gateway (proxy, auth, limity)
RAG: Qdrant / pgvector + embedding pipeline
Monitoring i limity
Pakiety i ceny
Ceny netto/miesiąc, propozycje startoweGPU Kubernetes — projekt indywidualny.
Przy HA — wycena po krótkim rozpoznaniu. Dodatki (backup 1h, PITR, read replica, migracja) wyceniamy jasno przed wdrożeniem.
Dlaczego warto
Dlaczego warto oddać to nam
GPU to specyficzna administracja
Sterowniki, inference i limity trzeba ustawić pod model.
Lokalny inference lub gateway
vLLM/Ollama i AI gateway pod prywatność i koszty.
RAG end-to-end
Qdrant/pgvector i pipeline embeddingów.
W każdym pakiecie
Standard, którego nie musisz dopłacać osobno
Backup i restore
Backup 24h w standardzie, backup 1h i PITR jako opcja, restore na żądanie i testy odtworzeniowe.
Monitoring i alerty
Metryki, logi i alerty dopasowane do Twojego ryzyka — wiesz o problemie, zanim zgłosi go klient.
Bezpieczeństwo i dostęp
SSL/TLS, ograniczenia dostępu, RBAC, hardening oraz prywatne sieci i VPN.
Wdrożenia i aktualizacje
GitOps, Helm, CI/CD, okna serwisowe i przygotowane procedury rollback.
Lokalizacje PL / FR / DE / USA
Dobieramy region pod latency, koszty i zgodność EU.
Dokumentacja i opieka
Opis środowiska, runbook, procedury awaryjne i kontakt z osobą techniczną.
Managed vs in-house
Dlaczego managed wychodzi taniej niż własny etat
Jeden specjalista in-house rzadko pokrywa 24/7, backup, monitoring i SLA jednocześnie. Poniżej realne porównanie.
Własny specjalista (in-house)
Jeden etat = jeden człowiek
Senior admin/DevOps to pełny koszt pracodawcy rzędu 18–25 tys. zł/mc — i tak jest jeden.
Dostępny 8–16
Godziny pracy, urlopy, L4 i weekendy. Awaria w nocy czeka do rana.
Backup na jego głowie
Osobny koszt narzędzi i storage; testy odtworzeniowe bywają pomijane.
Brak formalnego SLA
Nikt nie gwarantuje czasu reakcji; wiedza siedzi w jednej głowie (bus factor).
Narzędzia i szkolenia
Monitoring, licencje, certyfikaty i szkolenia dochodzą do pensji.
FAQ
Lokalne LLM czy API?
Zależy od kosztów, prywatności i skali. Pomożemy policzyć, kiedy lokalny inference się opłaca.