Konfiguracja wielu użytkowników korzystających z jednej instalacji lokalnego AI

Jedna instalacja lokalnego AI może obsługiwać kilku użytkowników jednocześnie, jeśli zostanie odpowiednio skonfigurowana pod kątem dostępu wielu osób.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje skonfigurowanie dostępu kilku użytkowników do jednej instalacji lokalnego AI, z zachowaniem odrębności ich zapytań i historii pracy.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm, w których kilku pracowników chce korzystać z jednej, wspólnej instalacji lokalnego AI.

Ile to trwa

Konfiguracja dostępu wielu użytkowników mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Architektura środowiska lokalnego AI dla wielu stanowisk

Wdrożenie wielodostępnego systemu sztucznej inteligencji w sieci lokalnej wymaga rozdzielenia warstwy obliczeniowej od warstwy prezentacji. Sercem środowiska jest silnik inferencyjny (oprogramowanie wykonujące obliczenia matematyczne na wagach modelu językowego, takie jak vLLM, Ollama lub llama.cpp), który zarządza zasobami procesora graficznego GPU oraz pamięci operacyjnej. Nad silnikiem obliczeniowym instaluje się zaawansowany interfejs graficzny w przeglądarce internetowej (na przykład Open WebUI lub LibreChat), który pełni rolę platformy pośredniczącej między użytkownikami a modelem.

W ramach konfiguracji tworzona jest centralna baza kont użytkowników z mechanizmem kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC, czyli Role-Based Access Control). Każdy pracownik otrzymuje własne dane logowania, dzięki czemu historia rozmów, utworzone prompty systemowe (instrukcje definiujące styl i cel odpowiedzi modelu) oraz załadowane dokumenty robocze są w pełni odizolowane od widoku innych osób. W środowiskach firmowych możliwa jest integracja z istniejącą usługą katalogową (Active Directory lub LDAP, czyli systemem centralnego zarządzania tożsamością w domenie Windows Server lub Linux), co pozwala na automatyczne logowanie pracowników przy użyciu standardowych poświadczeń domenowych.

Zarządzanie zasobami sprzętowymi i kolejkowanie zapytań

Kluczowym wyzwaniem przy obsłudze wielu jednoczesnych użytkowników jest efektywne gospodarowanie pamięcią wideo karty graficznej (VRAM, czyli pamięcią dedykowaną karcie graficznej, w której umieszczony jest model językowy oraz pamięć podręczna kontekstu). Gdy kilka osób generuje odpowiedzi w tym samym czasie, serwer musi dynamicznie dzielić dostępną przepustowość obliczeniową. Wdrożenie technologii ciągłego łączenia zapytań w partie (continuous batching, czyli metody dynamicznego dołączania nowych zapytań do trwającego procesu generowania tokenów) eliminuje zjawisko blokowania całej kolejki przez jedno długie zapytanie.

W celu optymalizacji obciążenia konfiguruje się limity okna kontekstu (context window, czyli maksymalnej liczby tokenów obejmujących historię bieżącej rozmowy i załączone pliki) oraz pamięci podręcznej kluczy i wartości (KV Cache, czyli bufora przyspieszającego generowanie kolejnych wyrazów). Dla różnych działów w firmie można przydzielić odmienne modele dopasowane do specyfiki zadań. Pracownicy wykonujący rutynowe korekty tekstów lub proste podsumowania mogą korzystać z mniejszych, bardzo szybkich modeli (na przykład o wielkości 8B lub 14B parametrów), natomiast zespół analityczny może mieć dostęp do rozbudowanych modeli (na przykład 70B z odpowiednio dobraną kwantyzacją, czyli procesem redukcji precyzji zapisu wag w celu zmieszczenia modelu w pamięci GPU).

Błędy przy próbie samodzielnego wdrożenia wielodostępu

Samodzielne próby udostępnienia lokalnego modelu językowego w sieci firmowej często kończą się problemami ze stabilnością oraz poważnymi lukami w bezpieczeństwie danych. Do najczęściej spotykanych błędów należą:

Udostępnienie surowego portu interfejsu API w sieci lokalnej – uruchomienie silnika modelu bez warstwy uwierzytelniania i kontrolera zapytań pozwala każdemu urządzeniu w podsieci wysyłać dowolną liczbę zapytań, co prowadzi do natychmiastowego przeciążenia serwera lub niekontrolowanego wycieku danych testowych.
Wykorzystanie interfejsów jednoużytkownikowych – próba współdzielenia jednej sesji w prostej aplikacji desktopowej sprawia, że wszyscy pracownicy widzą nawzajem swoje zapytania, co uniemożliwia przetwarzanie dokumentów poufnych, takich jak umowy handlowe czy raporty finansowe.
Błędy przepełnienia pamięci graficznej (CUDA Out of Memory) – brak właściwego ograniczenia wielkości bufora kontekstu oraz liczby jednoczesnych wątków powoduje awaryjne zamykanie procesu silnika AI w momencie, gdy dwie osoby wkleją jednocześnie długie dokumenty do analizy.
Niepoprawny dobór poziomu kompresji modelu – zastosowanie agresywnej kwantyzacji (zmniejszenia precyzji obliczeń do poziomu poniżej 4 bitów) w celu zmieszczenia zbyt dużego modelu na słabej karcie graficznej skutkuje generowaniem nielogicznych, błędnych odpowiedzi lub zjawiskiem halucynacji modelu.
Brak izolacji sieciowej i szyfrowania połączeń – przesyłanie wewnętrznych danych firmy otwartym protokołem HTTP bez certyfikatu SSL/TLS w lokalnej sieci naraża firmę na przechwycenie treści zapytań przez nieuprawnione urządzenia w podsieci.

Kiedy lokalne AI dla wielu użytkowników to lepszy wybór niż usługi w chmurze

Wdrożenie własnego serwera sztucznej inteligencji w siedzibie przedsiębiorstwa stanowi alternatywę dla publicznych platform chmurowych, szczególnie w branżach podlegających ścisłym regulacjom prawnym. Podstawowe korzyści obejmują:

Całkowita poufność i zgodność z przepisami o ochronie danych – wszelkie zapytania, dokumenty kadrowe, dane finansowe i kod źródłowy są przetwarzane wyłącznie w pamięci operacyjnej lokalnego serwera. Żadne dane nie opuszczają infrastruktury sieciowej firmy ani nie są wykorzystywane do trenowania zewnętrznych modeli publicznych.
Brak opłat abonamentowych za każdego użytkownika – w przeciwieństwie do komercyjnych modeli subskrypcyjnych pobierających opłatę za każde stanowisko (model per-seat) oraz za każdy przetworzony token, lokalna instalacja generuje stały koszt niezależnie od intensywności pracy i liczby podłączonych pracowników.
Niezależność od dostępu do Internetu i zewnętrznych awarii – system działa w pełni autonomicznie w lokalnej sieci Ethernet lub Wi-Fi. Prace analityczne i biurowe mogą być kontynuowane nawet w przypadku całkowitej awarii łącza internetowego.
Bezpieczna integracja z lokalną bazą wiedzy (RAG) – technologia generowania wspomaganego wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation) pozwala modelowi przeszukiwać wewnętrzne archiwa dokumentów PDF, bazy danych ERP (takich jak Subiekt, Comarch Optima, Symfonia czy WAPRO) oraz pliki arkuszy kalkulacyjnych bez wysyłania tych zasobów na serwery zewnętrzne.

Wymagania sprzętowe i warianty konfiguracji serwera

W zależności od liczby aktywnych pracowników oraz złożoności realizowanych zadań dobiera się odpowiednią konfigurację sprzętową stacji roboczej lub serwera dedykowanego:

Wariant dla małego zespołu (od 2 do 5 użytkowników) – stacja robocza wyposażona w kartę graficzną z 16 GB lub 24 GB pamięci VRAM, 64 GB pamięci operacyjnej RAM oraz szybki dysk SSD NVMe (nośnik półprzewodnikowy o wysokiej przepustowości transferu danych). Konfiguracja ta pozwala na płynną obsługę modeli o wielkości 8B lub 14B parametrów przy jednoczesnym generowaniu odpowiedzi dla kilku osób.
Wariant dla średniego działu (od 5 do 15 użytkowników) – stacja robocza lub serwer z dwiema współpracującymi kartami graficznymi (łącznie 32 GB do 48 GB VRAM) i 128 GB RAM. Układ ten umożliwia jednoczesne uruchomienie modelu głównego o parametrach 32B lub 70B oraz mniejszego modelu pomocniczego dedykowanego do zadań indeksowania dokumentów.
Wariant wielozadaniowy dla przedsiębiorstw – serwer wyposażony w procesor wielordzeniowy, zaawansowane środowisko kontenerowe Docker (system izolacji aplikacji w odrębnych kontenerach) pod kontrolą systemu Linux Ubuntu Server lub Windows z podsystemem WSL2, zoptymalizowany pod kątem pracy ciągłej 24/7 z redundantnym zasilaniem.

Dodatkowe pytania klientów dotyczące współdzielenia lokalnego AI

Czy użytkownicy mogą widzieć nawzajem swoje zapytania i historię rozmów?

W poprawnie skonfigurowanym systemie wielodostępnym każdy użytkownik posiada całkowicie odrębny profil chroniony indywidualnym hasłem. Historia czatów, załączone pliki i zapisane notatki są przechowywane w izolowanej bazie danych i nie są widoczne dla innych pracowników ani dla osób logujących się z innych stanowisk roboczych.

Co dzieje się, gdy kilka osób wyśle zapytanie w dokładnie tym samym momencie?

Silnik inferencyjny wyposażony w moduł continuous batching przetwarza zapytania równolegle, dzieląc cykle obliczeniowe procesora graficznego pomiędzy aktywne strumienie. W przypadku chwilowego przekroczenia maksymalnej wydajności karty zapytania trafiają do wewnętrznej kolejki buforowej i są realizowane sekwencyjnie z minimalnym opóźnieniem, bez ryzyka utraty wprowadzonych danych.

Czy pracownicy muszą instalować dodatkowe oprogramowanie na swoich komputerach?

Nie ma potrzeby instalowania żadnych aplikacji klienckich na stanowiskach pracowników. Dostęp do systemu odbywa się przez standardową przeglądarkę internetową (poprzez wpisanie lokalnego adresu IP serwera lub dedykowanej nazwy domenowej w sieci wewnętrznej), co umożliwia wygodną pracę na komputerach stacjonarnych, laptopach oraz terminalach biurowych z systemem Windows lub Linux.

W jaki sposób można ograniczyć uprawnienia wybranym grupom pracowników?

Administrator środowiska posiada panel zarządzania, w którym może precyzyjnie definiować uprawnienia dla poszczególnych ról. Możliwe jest ograniczenie dostępu do najbardziej zasobożernych modeli dla wybranych działów, nałożenie limitów dziennej liczby generowanych tokenów, a także zablokowanie możliwości wgrywania własnych plików do bazy wiedzy serwera.

Czy przed przystąpieniem do konfiguracji podpisywana jest umowa o zachowaniu poufności?

Na życzenie klienta przed rozpoczęciem jakichkolwiek prac wdrożeniowych podpisywana jest bezpłatna umowa o zachowaniu poufności (NDA, czyli Non-Disclosure Agreement). Gwarantuje to pełne bezpieczeństwo wszelkich tajemnic przedsiębiorstwa, struktur sieciowych oraz danych przetwarzanych w infrastrukturze firmy.

Profesjonalne wdrożenie i optymalizacja lokalnego AI na miejscu w firmie

Właściwe skonfigurowanie środowiska sztucznej inteligencji dla wielu użytkowników wymaga precyzyjnego dostrojenia parametrów silnika inferencyjnego, bazy danych interfejsu oraz zabezpieczeń sieciowych do możliwości posiadanego sprzętu. Nasz zespół realizuje pełny zakres prac wdrożeniowych bezpośrednio w siedzibie klienta na terenie Warszawy oraz w promieniu do 40 km, obejmującym powiaty grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni oraz wołomiński. Dojazd na miejsce oraz wstępna analiza środowiska są bezpłatne, a po zakończeniu instalacji przeprowadzane są testy wydajnościowe pod obciążeniem wielostanowiskowym. W razie pytań technicznych dotyczących doboru modeli lub wymagań sprzętowych dostępna jest bezpłatna porada telefoniczna pod numerem 22 378 48 09 przez całą dobę.

22 378 48 09