自社インフラ上に大規模言語モデルをデプロイ——完全なデータプライバシー、規制コンプライアンス、ネットワーク外へのデータ送信ゼロ。
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How we deliver
Map your workflows, identify high-impact opportunities, and quantify ROI potential.
Build a focused MVP for your highest-impact use case in 4-6 weeks.
Harden, monitor, and expand — leveraging existing infrastructure for each new capability.
4-8 weeks
pilot to production
95%+
milestone adherence
99.3%
SLA stability
プライベートLLM・オンプレミスAIデプロイメント Implementation
Use the same rollout pattern we apply in production programs: architecture review, risk controls, and measurable milestones from pilot to scale.
4-8 weeks
pilot to production timeline
95%+
delivery milestone adherence
99.3%
observed SLA stability in ops programs
Deep dives
Technical articles on building production プライベートllm・オンプレミスaiデプロイメント systems.
Deep dive
プライベートLLMデプロイメントは、LlamaやMistralなどのオープンソース大規模言語モデルを、外部クラウドにデータを送信することなく自社サーバーまたはプライベートクラウド上で稼働させる技術です。顧客プロンプト・ドキュメント・レスポンスが自社インフラの外に出ることはありません。
RBIのデータローカライゼーション規則・HIPAA・DPDP法・内部データガバナンスポリシーに縛られる組織に最適なソリューションです。Boolean & Beyondは、AWS・Azure・GCPプライベートクラウドまたはベアメタルサーバー上での完全なプライベートAIデプロイメントを構築します。
オンプレミスLLMデプロイメントは、Llama 3.1(405B/70B/8B)・Mistral Large・Mixtral・Microsoft Phi-3・Google Gemma 2・DeepSeek-V3をGPUサーバー上にセットアップします。vLLM・Ollama・TGI(Text Generation Inference)による高性能推論エンジンを実装します。
プライベートクラウドデプロイメントは、AWS VPC・Azure Private Network・GCP VPC上に完全に分離された環境でLLMをホストします。外部からのアクセスを遮断したVPC内で動作し、クラウドプロバイダーもモデル出力にアクセスできません。
ドメイン特化ファインチューニングは、自社の業界データ・製品マニュアル・社内文書でモデルをファインチューニングし、ドメイン固有のタスクでGPT-4を上回る性能を実現します。QLoRA・PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning)で計算コストを最小化します。
モデル量子化(INT8/INT4)と最適化により、必要なGPUメモリを50〜75%削減し、推論コストを大幅に下げます。AWQ・GPTQ・llama.cppによる量子化で、より手頃なハードウェア上でも高性能な推論を実現します。
Kubernetesベースの自動スケーリングにより、リクエスト量に応じてGPUノードを動的に追加・削減し、コストと性能を最適化します。Prometheus・Grafanaによる推論レイテンシ・スループット・GPU使用率のリアルタイム監視を実装します。
推論エンジンにはvLLM(最高スループット)・Text Generation Inference・Ollama(開発・テスト)を採用します。NVIDIA A100/H100/L40S GPUまたはAMD MI300X GPUのサイジングと調達を支援し、ROIを最大化する最適なハードウェア構成を設計します。
APIレイヤーはOpenAI互換のREST APIとして提供し、既存のChatGPT統合コードをほぼ変更なしにプライベートLLMに切り替えられます。LangChain・LlamaIndex・カスタムRAGパイプラインとのシームレスな統合を実現します。
セキュリティとして、ネットワーク分離(VPC/Private Subnet)・保存中暗号化(AES-256)・転送中暗号化(TLS 1.3)・APIキー認証・レート制限・完全な監査ログを実装します。RBI・SEBI・IRDAI・DPDP法のコンプライアンス文書を提供します。
大規模運用(1日1万件以上のクエリ)では、APIベースのLLM(OpenAI・Anthropic)と比較して60〜80%のコスト削減が可能です。初期インフラ投資は通常6〜12ヶ月以内に回収できます。機密データを外部に送信するリスクもゼロになります。
RBIコンプライアンス対応のプライベートLLMにより、銀行・保険・フィンテックがAI機能を完全に規制準拠で実装できます。医療機関はHIPAA準拠の患者データ処理をオンプレミスで実現し、データ流出リスクをゼロにします。
最初にユースケース分析とモデル選定を行い、ハードウェアサイジング(必要GPU数・メモリ・ストレージ)を設計します。次に開発環境でモデルのデプロイ・量子化・ファインチューニングを実施し、性能ベンチマークを取得します。本番環境へのデプロイは段階的なトラフィック移行で実施します。
ハイブリッドアプローチとして、機密データを含むタスクにはプライベートLLM、汎用タスクにはAPIベースLLMを使用するルーティングレイヤーを実装し、コストとセキュリティの最適バランスを実現します。
銀行・金融:融資審査AI・不正検知・顧客文書処理(RBI準拠)。医療:カルテ要約・診断支援・医療文書処理(患者データ保護)。法務:契約書レビュー・法的文書作成・判例検索。
政府・防衛:機密文書処理・情報分析(エアギャップ環境対応)。製造:設計図・技術マニュアルの解析・品質報告書生成。IT企業:社内コードアシスタント・ドキュメント生成・セキュリティログ分析。
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。
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