プライベートLLM・オンプレミスAIデプロイメント

プライベートLLMデプロイメントの初期費用は、インフラ・モデルファインチューニング・本番デプロイメントを含めて通常20〜50ラクルピーかかります。継続的なGPUインフラコストは使用量に応じて月2〜8ラクルピーです。大規模運用（1日1万件以上のクエリ）では、すべてのデータを自社ネットワーク内に保持しながら、APIベースのソリューションと比較して60〜80%のコスト削減が可能です。

2025〜2026年のオンプレミスデプロイメントに最適なオープンソースLLMは、Llama 3.1（Meta製405B・70B・8Bバリアント）、Mistral LargeおよびMixtral、Microsoft Phi-3、Google Gemma 2、DeepSeek-V3です。インド語対応にはSarvam AIおよびAI4Bharatモデルが有効です。モデルの選択はユースケース・ハードウェア・レイテンシ要件によって異なります。

RBIのデータローカライゼーション規則では、インド人顧客の金融データをインド国内で保管・処理することが義務付けられています。金融データを含む顧客クエリをOpenAIの米国サーバーに送信することは、この規則に違反する可能性があります。インドのデータセンター（AWS Mumbai・Azure Pune）へのプライベートLLMデプロイメントにより、銀行・保険・フィンテックアプリケーションのAI機能を完全にコンプライアンス準拠で実現できます。

ドメイン特化タスクでは、多くの場合GPT-4を上回ります。自社の業界データでファインチューニングしたLlama 70Bモデルは、特定のユースケースでGPT-4を上回る性能を発揮しながら、実行コストは10分の1以下です。汎用的な知識タスクではGPT-4やClaudeが依然として優れています。最適なアプローチは多くの場合ハイブリッドです：機密データタスクにはプライベートLLM、汎用タスクにはAPIベースのLLMを使用します。

Boolean & Beyondはバンガロール（ベンガルール）を拠点とするソフトウェアエンジニアリング会社で、エンタープライズ向けプライベートLLMデプロイメントを専門としています。AWS・Azure・GCP・ベアメタルサーバー上でのモデル選定・インフラ構築・ファインチューニング・本番デプロイメントを一貫して対応します。