AI Compute Development
对于AI模块的开发，在项目团队内进行RAG实验、后端/前端组装和演示。
开发服务器、基本 CPU/RAM/SSD、Docker 环境、开发人员访问、日志和临时 GPU 连接。当AI项目对常规服务器不满意时
企业人工智能解决方案不仅需要应用程序和模型，还需要正确设计的基础设施：GPU资源、快速磁盘、安全环境、备份、网络连接、日志记录和监控。如果系统处理内部文档、个人数据、员工请求、合同、投标或法规，这一点尤其重要。
RESTART帮助客户快速部署AI环境，无需独立寻找单个供应商、服务器、GPU和DevOps团队。我们负责特定人工智能场景的基础设施的架构、启动和维护，对于客户来说，它看起来就像 RESTART 品牌下的单一托管环境。
AI平台试点
快速部署用于演示、MVP、知识库测试和早期采用者的测试平台。
生产环境
为生产用户、API 集成、AI 聊天和服务流程准备生产环境。
用于 LLM 和嵌入的 GPU
为本地模型、嵌入、重新排序、OCR 和文档数组处理分配资源。
封闭式企业级架构
部署私有人工智能，考虑数据、访问、日志、个人数据、商业秘密和网络安全的要求。
AI 工作的机器工时
透明地考虑试点、实施和维护中的计算资源消耗。
服务包含什么
这不是 VPS 目录或抽象服务器租赁。 RESTART 提供与平台实施、RAG、AI 代理、集成、安全和工业运营相关的托管 AI 基础设施。
| 成分 | 它包括什么 |
|---|---|
| 计算能力 | CPU、RAM、SSD/NVMe、GPU 资源、网络、公共和私有地址（如果需要）。 |
| 人工智能服务器 | LLM、嵌入、RAG、文档处理、重新排名、OCR 和 AI 代理的概述。 |
| Production / Test / Development | 生产、测试、验收、演示和开发的独立环境。 |
| 集装箱化 | Docker / Docker Compose，项目开发过程中为 Kubernetes 架构做准备。 |
| 贮存 | PostgreSQL、向量存储、文件或S3兼容存储、备份环境。 |
| 安全 | 访问控制、机密、日志、防泄漏和即时注入的基本保护、网络安全法规。 |
| 监控 | 健康检查、日志、可用性控制、资源消耗控制和扩展建议。 |
| 护送 | 支持、更新、扩展、运营建议以及与项目团队的沟通。 |
基础设施概要
对于企业项目来说，实验与验收、工业运行分开非常重要。因此，AI计算被设计为一组托管环境，其中每个环境都有自己的资源、访问权限、数据、法规和控制级别。
| 环境 | 目的 | 示例资源 | 我们控制什么 |
|---|---|---|---|
| Development | RESTART团队或项目组的开发、组装、调试、实验。 | 4-8 个 vCPU、16-32 GB RAM、150-300 GB SSD、GPU（根据需要）。 | 开发人员访问、沙箱数据、测试管道、秘密和日志。 |
| Test / Staging | 验证发布、集成、演示、UAT 和负载测试。 | 8+ vCPU、32+ GB RAM、300+ GB SSD/NVMe、L4 / A10 / L40S 或用于任务的同等配置。 | 测试基地、矢量存储、更新规则和验收脚本。 |
| Production | 用户体验、生产 API、AI 聊天、RAG、服务台 AI 和企业知识库。 | 16+ vCPU、64-128+ GB RAM、1+ TB NVMe、L40S 48 GB / A100 80 GB 或约定的同等配置。 | 可用性、备份、监控、日志、有限的管理访问和 SLA。 |
| Backup / Storage | 存储备份、源文件、文档、构建工件和日志。 | 具有存储和卸载数据规定的独立存储环境。 | 项目结束后的存储期限、访问权限、恢复和删除数据的程序。 |
AI基础设施典型架构
典型的画像包括用户界面、后端 API、数据库、向量存储、文件存储、任务队列、工作器、LLM 适配器、模型的 GPU 节点和单独的监控层。对于企业项目来说，开发、测试和生产的画像是分开的。
自定义层
网页界面管理面板人工智能聊天Service DeskAPI集成平台层
Restart AI Enterprise Platform CoreKnowledge AI / RAGAI Service Desk人工智能代理日志和审计基础设施层
Production GPU ServerTest / StagingDevelopmentPostgreSQL / Vector DBObject Storage / BackupSecurity & Compliance
访问权限和角色秘密和杂志152-FZ 和 ISPDnDevSecOps数据传输控制具体配置在技术规范中固定：放置、接入模型、环境组成、备份、SLA、网络安全要求以及项目完成后上传或删除数据的程序。
RESTART AI 企业平台基础设施
Restart AI Enterprise Platform — 用于企业使用人工智能的 RESTART 平台：知识库、RAG、人工智能代理、服务台人工智能、文档管理、日志记录以及与企业系统的集成。为了平台的稳定运行，需要一个专为文档处理、矢量搜索、用户请求、LLM 提供商和集成而设计的基础设施。
AI基础设施解决了这个问题：客户收到的不仅是一个软件产品，还有一个现成的运行它的计算环境。这加快了从试点到生产的过渡，而无需寻找服务器、DevOps 和网络安全的单独承包商。
提供人工智能基础设施的格式
格式根据项目的阶段进行选择：从快速试点到封闭生产循环。您可以从一个小工作台开始，然后扩展资源、添加 GPU、分离环境并启用 SLA。
AI Compute Test / Staging
试点RESTART AI 企业平台、UAT、文档测试、演示和集成测试。
测试/登台服务器、GPU（如有必要）、测试数据库、矢量存储、帐户和更新法规。AI Compute Production
对于工作用户，AI 聊天、服务台 AI、企业知识库和 API 集成。
生产服务器或服务器组、GPU、PostgreSQL、矢量数据库、文件存储、备份、监控、SLA 和支持。Private AI Infrastructure
适用于封闭的企业级架构、私有云、本地模型以及数据需求增加的场景。
隔离环境、数据传输限制、日志、机密、网络安全法规以及与客户策略的集成。AI Platform + Compute Bundle
综合包：RESTART人工智能企业平台、基础设施、实施、设置人工智能代理和支持。
平台、开发/测试/生产环境、文档上传、集成、管理员培训和使用报告。计算资源的透明核算
在实施人工智能解决方案的项目中，RESTART可以以机器小时的形式记录计算资源的消耗情况。这种方法对于试点、试生产以及工作量随着文档加载、用户连接和人工智能场景数量增长而变化的项目来说很方便。
报告可以反映基础设施的使用期限、服务器和环境的组成、提供的容量、GPU资源、存储、备份、技术支持、维护工作、事件、可用性和扩展建议。
费用是单独计算的 取决于环境的组成、GPU资源、存储量、可用性、备份、安全性和维护的要求。对于试点和项目工作，可以使用计算资源的小时计费模型。
为什么RESTART
我们了解AI产品，而不仅仅是服务器
该基础设施专为真实的人工智能场景而设计：RAG、人工智能代理、服务台、文档处理和集成。
连接平台与运营
RESTART负责连接应用程序、数据、模型、画像和维护。
我们考虑到网络安全和152-FZ
该项目可包括审计、威胁模型、ISPDn、CII、DevSecOps 和 AI 环境保护。
为扩展做好基础准备
该架构正在从 MVP 和试点发展到生产、多租户、私有云和本地交付。
可以在此基础设施上运行的人工智能模块和项目
AI Compute 强化了 RESTART 产品线：计算能力成为托管 AI 环境的一部分，而不是单独购买服务器。在这样的基础设施上，您可以运行平台、RAG、服务台、合同人工智能、招标、开发、网络安全、人力资源、行业包和应用程序项目，如 1trAIner 和社交人工智能服务 Spina Bifida。
工业数据计算
工业研发试点可能需要单独的计算循环：处理时间序列、信号、遥测、图像、文档、工程材料的 RAG 以及安全运行的人工智能助手。在评估数据、安全性和操作要求后，AI Compute RESTART可以用作此类场景的基础设施基础。
常见问题
难道只是租服务器吗？
不会。RESTART 提供计算能力作为托管 AI 基础设施的一部分：具有架构、配置、维护、监控和与 AI 平台的连接以及网络安全要求。
不RESTART AI 企业平台可以使用服务吗？
是的，如果客户需要用于企业 RAG、LLM 集成、AI 助手、文档处理或模型测试的 AI 循环。但与 RESTART 产品结合使用才能实现最大价值。
是否可以在闭环中部署解决方案？
是的。该架构可以适应私有云或本地模型。数据的放置、访问和处理的要求在合同和技术规范中固定。
总是需要 GPU 吗？
不需要。本地 LLM、嵌入、重新排名、处理大量文档和高负载场景需要 GPU。对于某些场景，根据商定的架构，CPU 环境或外部 LLM 提供商就足够了。
数据安全如何考虑？
该项目包括访问控制、秘密管理、日志记录、备份、向外部提供商传输数据的限制以及根据客户要求提供的附加网络安全措施。
是否可以从试点开始？
是的。对于试点来说，测试/分阶段循环、演示数据集、有限数量的用户和商定的一组人工智能场景通常就足够了。
让我们讨论一下您的环境
描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步：诊断、试点、审计、路线图或项目团队。
