Внутренний LLM-ассистент для разработчиков
Запустили Qwen Coder внутри контура заказчика: ускорили работу разработчиков, сохранив полный контроль над исходным кодом и данными.
Клиент и задача
Продуктовая/корпоративная IT-компания с несколькими командами разработки. Исходники и внутренние репозитории нельзя выносить во внешние облака.
Задача:
- •Дать разработчикам удобный AI-ассистент «как GitHub Copilot», но внутри периметра
- •Снизить время на типовые задачи (генерация кода, рефакторинг, поиск ошибок, написание тестов)
- •Не допустить утечек кода во внешние сервисы
Ограничения:
- •Строгие требования ИБ: данные должны оставаться внутри контура
- •Существующая инфраструктура: есть несколько серверов с GPU, но без чёткого понимания, что на них лучше запускать
- •Ограниченный бюджет и сроки пилота
Решение
Совместно с заказчиком выбрали модель Qwen Coder как базу под кодовый ассистент
Проанализировали имеющиеся GPU-ресурсы, оценили необходимость докупки
Спроектировали и развернули инфраструктуру: кластер с GPU под инференс Qwen Coder, отдельное окружение для тестов и пилотов, безопасный API-слой для интеграций
Сделали удобные точки входа для разработчиков: веб-интерфейс (чат), возможность подключить к IDE/мессенджеру (по API)
Настроили мониторинг: загрузка GPU, очереди запросов, базовые метрики качества, логирование запросов без чувствительных данных
Результат
- ✓Разработчики получили LLM-ассистента с качеством и UX уровня «коммерческих» решений, но внутри контура
- ✓Сокращение времени на типовые операции (генерация шаблонного кода, написание тестов, объяснение чужого кода)
- ✓Отдел ИБ подтвердил соответствие внутренним требованиям
- ✓Появилась база для масштабирования (подключение новых моделей, сценариев)
Технологии
Хотите похожий результат под свою задачу?
Разберём вашу задачу и предложим оптимальное решение