Локальные LLM: с какими трудностями мы столкнулись при их использовании и как их решали

Одна из первых ошибок - ожидание, что современная LLM «разберётся в контексте бизнеса» без дополнительной настройки. На старте всё выглядит обнадёживающе: модель отвечает связно, уверенно, красиво формулирует мысли.

Но спустя время появляются жалобы:

• ответы слишком общие
• модель путает внутренние термины
• иногда уверенно упоминает то, чего в компании вообще не существует

Проблема здесь не в качестве моделей. По данным Stanford AI Index, до 40% ошибок корпоративных AI-систем связаны не с архитектурой LLM, а с отсутствием доменной адаптации.

Мы пришли к простому выводу: универсальная модель ≠ полезная модель для бизнеса.

Что сработало на практике:

• жёсткое ограничение области знаний
• системные инструкции вместо «свободного общения»
• снижение креативности в пользу точности
• фокус на конкретные бизнес-сценарии, а не «чат обо всём»

После этого модель перестаёт быть «умным собеседником» и начинает работать как инструмент.

Вторая неожиданная боль - производительность.

Часто кажется, что вопрос решается просто: «Поставим больше GPU - и всё полетит».

На практике без архитектуры это не работает. Мы сталкивались с ситуациями, когда:

• одни запросы перегружают систему
• другие простаивают
• задержки растут, а стоимость владения - вместе с ними

По данным McKinsey и NVIDIA, до 30–35% затрат на локальную AI-инфраструктуру теряются из-за неэффективной архитектуры.

Что помогло стабилизировать систему:

• разделение контуров инференса и обучения
• многоуровневая логика обработки запросов
• кеширование повторяющихся сценариев
• вынесение части бизнес-логики до обращения к LLM

В какой-то момент становится ясно: локальная LLM - это не «сервер с моделью», а полноценная платформа.

Один из самых болезненных этапов - работа с корпоративными данными.

Формально всё на месте: инструкции, регламенты, отчёты, PDF, таблицы. Но LLM быстро показывает:

• несколько версий одного документа
• противоречащие друг другу регламенты
• устаревшая информация
• отсутствие структуры и метаданных

60–70% AI-проектов не доходят до промышленного внедрения именно из-за проблем с данными.

Локальная LLM здесь не спасает - она лишь усиливает хаос.

Рабочий подход выглядел так:

• инвентаризация источников знаний
• выбор «единой версии правды»
• нормализация и сверка документов
• RAG-архитектура с продуманным поиском, а не «по всей базе сразу»

После этого ответы перестают быть «почти правильными».

Ещё один популярный миф: что локальное размещение модели автоматически решает вопросы безопасности.

На практике риски никуда не исчезают, просто меняют форму:

• доступ к данным через неконтролируемые запросы
• утечки через логи
• слишком широкие права у пользователей

По данным PwC, более 45% инцидентов с корпоративным AI происходят из-за внутренних ошибок доступа, а не внешних атак.

Поэтому безопасность локальной LLM - это:

• разграничение ролей и сценариев
• аудит запросов
• контроль контекста
• право модели честно отвечать: «данных для ответа нет»

И последняя неожиданность - пользователи.

Ожидание, что сотрудники будут работать с корпоративной LLM как с ChatGPT, не оправдывается. Без структуры система быстро теряет доверие.

Лучше всего работают не «пустые чаты», а:

• готовые сценарии
• шаблоны запросов
• встроенные подсказки
• обучение на реальных рабочих кейсах

Корпоративная LLM - это тоже продукт. Для сотрудников. И к нему нужен продуктовый подход.

Локальные LLM действительно дают бизнесу контроль, безопасность и независимость от внешних провайдеров.

Но действительно работает не «модель», а связка:

• архитектуры
• данных
• процессов
• ответственности

Компании, которые это понимают, получают реальный эффект. Остальные - красивое демо и разочарование.

Поможем разобраться, где технология даст эффект, а где пока не стоит тратить ресурсы.