Stack AI: bazy wektorowe + serwery GPU

Wszystko, czego potrzebujesz do produkcyjnego AI — Qdrant, ChromaDB, NVIDIA H200, RTX PRO 6000. Gotowe środowisko z CUDA, PyTorch, TensorFlow.

Infrastruktura AI klasy produkcyjnej

Bazy wektorowe i serwery GPU to dwa filary nowoczesnego stosu AI. Mamy obie. Qdrant lub ChromaDB do embeddingów, RAG i semantycznego wyszukiwania; serwery GPU dla trenowania, fine-tuningu i inferencji własnych modeli. Dla polskich firm: dane pozostają w UE, faktury VAT w PLN, zgodność z RODO od pierwszej minuty.

Bazy wektorowe — RAG, embeddings, search

Bazy wektorowe to fundament aplikacji opartych na LLM. Przechowują embeddings dokumentów i wyszukują podobieństwa w milisekundach. Wybierz preferowaną bazę — wszystkie hostujemy w UE z faktura VAT w PLN. Każda dostępna z preinstalowanym klientem Python i przykładowymi notebookami Jupyter.

Qdrant

Rust-based, wysoka wydajność, gotowy do produkcji. Idealny dla aplikacji RAG z milionami embeddingów. HNSW index, filtrowanie po metadanych, snapshoty.

ChromaDB

Najprostsza w użyciu baza wektorowa. Świetna do prototypów i mniejszych aplikacji AI. Python-first, automatyczne embedding-i z OpenAI lub Sentence Transformers.

Weaviate

Schemat danych z metadanymi. Hybrydowe wyszukiwanie (wektor + filtr po tagach). Wbudowane moduły do generative AI, GraphQL API.

pgvector

Rozszerzenie PostgreSQL. Jeśli już używasz Postgresa, dodaj wektory bez nowej bazy. Pełna integracja z istniejącymi tabelami i transakcjami SQL.

Serwery GPU — H200, RTX PRO 6000, RTX 4090

Profesjonalne karty NVIDIA z gotowym środowiskiem CUDA. Dla trenowania modeli, inferencji LLM, computer vision i renderingu 3D. Fakturowanie godzinowe lub miesięczne — wybierz to, co odpowiada Twojemu workflow. Wszystkie GPU mają zainstalowane CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.4, TensorFlow 2.18, JAX, Hugging Face Transformers.

NVIDIA H200
141 GB HBM3 · 4.8 TB/s pasma · do trenowania LLM klasy GPT-4
NVIDIA RTX PRO 6000
96 GB GDDR7 ECC · workstation-class · inferencja + rendering
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · consumer-grade · inferencja modeli średnich
NVIDIA RTX 4000 Ada
20 GB GDDR6 ECC · niskie zużycie · idealne dla ciągłej inferencji

Koszt typowych workloadów AI

Przykładowe scenariusze i ich miesięczny koszt na naszej infrastrukturze. Wszystkie ceny w PLN, zawierają 23% VAT. Dla porównania ze stawkami OpenAI, AWS Bedrock czy Anthropic — w wielu przypadkach własna infrastruktura zwraca się przy 50-100k zapytań miesięcznie.

Workload AISetupCena/mies.
RAG dla 1M dokumentów (chat z dokumentami)VPS 32G + Qdrant + OpenAI APIod 229 PLN
Wyszukiwarka semantyczna dla sklepu (50k SKU)VPS 16G + pgvector + Sentence Transformersod 119 PLN
Inferencja Llama 3 70B (~5k zapytań/dobę)GPU server RTX PRO 6000 + vLLMod 1 990 PLN
Trenowanie własnego modelu OCR (CV)GPU server RTX 4090 (godzinowo)12 PLN/godz.
Production LLM 70B z load balancingiem2× GPU server H200 + Kubernetesod 7 990 PLN

Pipeline produkcyjny AI — 5 etapów

Tak wygląda typowy projekt produkcyjny AI od momentu konceptu do działającej aplikacji. Dla każdego etapu mamy gotową infrastrukturę i wzorce, których nie musisz wymyślać od zera.

1

Przygotowanie danych

Indeksowanie dokumentów, czyszczenie tekstu, normalizacja. Skrypty Python na VPS-ie, output do MinIO (S3-compatible) lub PostgreSQL.

2

Generowanie embeddingów

OpenAI text-embedding-3-large, Cohere, lub lokalny model (Sentence Transformers, BGE-M3). Embeddings zapisywane do Qdrant lub pgvector.

3

Wyszukiwanie + RAG

Aplikacja FastAPI/Next.js wysyła pytanie, baza wektorowa zwraca top-K dokumentów, kontekst doklejony do prompt-u LLM.

4

Inferencja LLM

Wybierz: Claude/GPT przez API (najszybszy start), lokalny LLM na GPU (pełna kontrola, niższy koszt przy wolumenie).

5

Monitoring i ewaluacja

Logi zapytań w Loki, latencje w Prometheus, kosztu OpenAI w Grafana. Quality eval przez LangSmith lub własny benchmark.

Co możesz zbudować

Asystent firmowy (RAG)

Indeksuj dokumenty firmy w Qdrant, podłącz Claude lub GPT przez API, zwracaj odpowiedzi z kontekstu. Latencja < 200 ms. Polski tokenizer, embedding-i wielojęzyczne.

Wyszukiwarka semantyczna

Zamiast wyszukiwania po słowach kluczowych — wyszukiwanie po znaczeniu. Polski e-commerce zyskuje 30%+ konwersji. Działa z polską odmianą rzeczowników.

Hostowany LLM (Llama, Mistral)

Własny model na serwerze GPU. Bez wysyłania danych do OpenAI/Anthropic. Pełna kontrola, zgodność z RODO. vLLM lub Ollama dla łatwej inferencji.

Computer vision dla produkcji

Detekcja defektów, OCR, rozpoznawanie obiektów. Trenuj na własnym datasecie z RTX PRO 6000. YOLO, Detectron2, Segment Anything Model.

Zgodność z RODO dla aplikacji AI

AI to wrażliwy obszar dla RODO — dane treningowe, embeddings, logi zapytań. Nasze rozwiązanie minimalizuje ryzyko, utrzymując wszystkie dane w UE i dając Ci pełną kontrolę nad procesami przetwarzania.

  • Wszystkie dane (dokumenty, embeddings, logi) w DC w UE — bez transferu do USA, UK ani Azji
  • Możliwość użycia lokalnych LLM (Llama, Mistral) zamiast OpenAI/Anthropic — brak transferu danych do USA
  • Logi zapytań przechowywane maks. 90 dni z opcją wcześniejszego usunięcia
  • Embeddings są danymi pochodnymi — możliwe pełne usunięcie przez re-indexing po anonimizacji źródła
  • Audit log każdego dostępu do bazy wektorowej (kto, kiedy, jaki query)
  • Bezpłatna umowa powierzenia (DPA) zgodna z art. 28 RODO

Częste pytania

Czy mogę używać OpenAI / Anthropic z bazą wektorową w UE?

Tak. Baza wektorowa (Qdrant/ChromaDB) trzymasz u nas w UE. Do LLM wysyłasz tylko top-K kontekst + pytanie użytkownika. Nasze przykłady pokazują, jak zminimalizować transfer danych.

Jak duże modele mogę uruchomić na waszym GPU?

Llama 3 8B / Mistral 7B działają płynnie na RTX 4090. Llama 3 70B wymaga RTX PRO 6000 lub H200. Mixtral 8x22B i większe — H200 lub multi-GPU setup. Pomagamy dobrać.

Jak długo trwa konfiguracja środowiska AI?

Środowisko jest preinstalowane — CUDA, PyTorch, TF, vLLM, Ollama. Pierwsza inferencja w 5 minut. Dla customowych setupów (specyficzny model, fine-tuning) zwykle 1-3 godziny z naszą pomocą.

Czy obsługujecie fine-tuning własnych modeli?

Tak. RTX PRO 6000 (96 GB VRAM) wystarcza do fine-tuningu modeli do 70B z LoRA/QLoRA. Dla pełnego treningu modeli klasy GPT — H200 lub multi-node cluster.

Czy mogę używać Pinecone, gdy mam Qdrant u was?

Tak, ale Qdrant lokalnie jest tańszy i szybszy. Pinecone to ~70 USD/mies. minimum; Qdrant na naszym VPS 16G to 119 PLN/mies. Migracja z Pinecone do Qdrant — pomagamy bezpłatnie.

Wybierz GPU lub VPS z wektorową bazą danych

Serwery GPU dostępne od 1 290 PLN/mies. VPS z preinstalowanym Qdrant od 119 PLN/mies. Fakturowanie godzinowe dla GPU — testuj bez zobowiązań.

Zobacz plany GPU