Przetwarzanie wrażliwych danych w chmurach publicznych budzi uzasadnione obawy o prywatność. Dowiedz się, jak w zaledwie 20 minut zbudować w pełni suwerenną i kontrolowaną alternatywę dla komercyjnych modeli AI, korzystając z otwartego oprogramowania, platformy DAX oraz interfejsu openwork we własnej chmurze.
Dlaczego warto zbudować suwerenną alternatywę dla Claude?
Komercyjne modele językowe, choć imponują swoimi możliwościami, wiążą się z istotnymi ograniczeniami. Korzystanie z zewnętrznych API oznacza konieczność przesyłania wrażliwych danych firmowych lub prywatnych na serwery zewnętrznych dostawców. Dla wielu organizacji, dbających o rygorystyczne standardy bezpieczeństwa lub podlegających regulacjom prawnym, jest to bariera nie do przejścia. Dodatkowo, uzależnienie od cenników i dostępności zewnętrznych usług (tzw. vendor lock-in) niesie ze sobą ryzyko operacyjne.
Rozwiązaniem tego problemu jest budowa suwerennej infrastruktury AI (Sovereign AI). Wykorzystując oprogramowanie open source (OSS) uruchamiane w kontrolowanym środowisku chmurowym, zyskujemy pełną kontrolę nad przepływem informacji. Choć na rynku królują gotowe rozwiązania, takie jak Claude Fable 5 czy zaawansowane modele komercyjne, to dzięki nowoczesnym narzędziom możemy wdrożyć ich wydajną alternatywę lokalnie lub w prywatnej chmurze w zaledwie kilkanaście minut. Nie musimy już zadawać sobie pytania, co to jest chatgpt i jak go używać w bezpieczny sposób – możemy po prostu stworzyć własne, odizolowane środowisko pracy.
Czym jest DAX i jak ułatwia zarządzanie GPU?
Największym wyzwaniem podczas samodzielnego wdrażania modeli open source jest konfiguracja infrastruktury sprzętowej. Proces ten zazwyczaj wymaga instalacji skomplikowanych sterowników NVIDIA, konfiguracji środowiska Docker, zarządzania pamięcią masową oraz pobierania plików o wadze dziesiątek gigabajtów, które często ulegają przerwaniu.
Z pomocą przychodzi DAX (dostępny w serwisie github: github.com/dagploy/dax). To wyspecjalizowane narzędzie, które w pełni automatyzuje udostępnianie instancji GPU w chmurze obliczeniowej (np. Google Cloud Platform). DAX eliminuje potrzebę ręcznego rozwiązywania problemów ze sterownikami i konfiguracją kontenerów, pozwalając na uruchomienie gotowego środowiska wnioskowania w kilka minut. Przed rozpoczęciem pracy upewnij się jedynie, że Twoje konto w chmurze (np. projekt GCP) posiada aktywny limit na instancje GPU (tzw. GPU Quota).
Więcej o procesie konfiguracji i demonstracji działania tego rozwiązania możesz dowiedzieć się z materiału wideo dostępnego na platformie YouTube: Obejrzyj poradnik wideo.
Instalacja i uruchomienie modeli krok po kroku
Proces wdrożenia alternatywy dla Claude opiera się na trzech głównych krokach: instalacji narzędzia DAX, pobraniu obrazów oraz modelu GPT OSS 20B (lub pokrewnego), a następnie uruchomieniu silnika wnioskowania VLLM.
Krok 1: Instalacja DAX
W pierwszym kroku należy pobrać i zainstalować narzędzie DAX na swoim komputerze lub serwerze zarządzającym zgodnie z instrukcją dostępną w repozytorium projektu. Cały proces wstępnej konfiguracji nie powinien zająć więcej niż 5 minut.
Krok 2: Pobranie GPT OSS 20B i VLLM
Przed uruchomieniem maszyn wirtualnych warto zapisać lokalnie obrazy Docker oraz wagi modeli. W sumie do pobrania będzie około 100 GB danych, dlatego stabilne i szybkie łącze internetowe jest tu kluczowe. Jeśli na co dzień interesuje Cię administracja systemami Linux, komendy te będą dla Ciebie w pełni zrozumiałe.
Najpierw pobieramy i zapisujemy w pamięci podręcznej obraz silnika VLLM oraz interfejsu Open webui:
dax run download_docker vllm/vllm-openai:nightly,ghcr.io/open-webui/open-webui:main --images vllm-lib --image-size 100Następnie pobieramy wagi modelu GPT OSS 20B bezpośrednio z platformy Hugging Face:
dax run download_hf openai/gpt-oss-20b --image-size 50Po pobraniu plików możemy bezpiecznie połączyć się z naszą maszyną wirtualną w GCP, wykorzystując tunelowanie SSH lub dedykowane połączenie VPN.
Krok 3: Uruchomienie wnioskowania na maszynie wirtualnej
Gdy dane są już przygotowane, inicjujemy proces wnioskowania za pomocą poniższego polecenia DAX, które konfiguruje stos maszynowy:
dax run create_vm_inference --stack-name gptoss --config-json '{"images":["models--openai"]}'Integracja z openwork: Konfiguracja interfejsu użytkownika
Mając działający backend w chmurze, potrzebujemy wygodnego interfejsu do codziennej pracy z modelem. W tym celu wykorzystamy narzędzie openwork, które możemy zainstalować bezpośrednio na swoim laptopie. Najnowszą wersję aplikacji pobierzesz z oficjalnych wydań na githubie: Wydania openwork.
Aby połączyć aplikację openwork z naszą instancją GPT OSS 20B uruchomioną na maszynie wirtualnej, musimy zmodyfikować jej plik konfiguracyjny. W systemach z rodziny Linux edytujemy plik za pomocą edytora tekstu (np. Vim):
vim ~/.config/opencode/opencode.jsonW pliku konfiguracyjnym należy precyzyjnie dopasować parametry połączenia takie jak model, port oraz adres URL, pod którym dostępna jest usługa. Przykładowa struktura pliku wygląda następująco:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"my-api": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "GPT OSS 20B",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:8000/v1"
},
"models": {
"model-name": {
"name": "model"
}
}
}
}
}Qwen 3.6 27B – alternatywa o wyższej wydajności
Choć GPT OSS 20B stanowi doskonały punkt wyjścia, testy praktyczne wykazują, że model Qwen 3.6 27B radzi sobie zauważalnie lepiej w bezpośredniej integracji z ekosystemem openwork. Charakteryzuje się on wyższą precyzją odpowiedzi oraz lepszym zrozumieniem kontekstu podczas generowania kodu i analizy tekstu.
Szczegółowe informacje techniczne, dokumentację oraz pliki tego modelu można znaleźć bezpośrednio na jego stronie w serwisie Hugging Face: Qwen/Qwen3.6-27B.
Możliwości i ograniczenia rozwiązań Open Source
Budowa alternatyw dla zamkniętych systemów AI przy użyciu oprogramowania open source otwiera przed organizacjami ogromne możliwości, ale wiąże się też z pewnymi wyzwaniami, o których należy pamiętać:
- Zalety: Pełna suwerenność i bezpieczeństwo danych, brak opłat subskrypcyjnych za zapytania API, możliwość precyzyjnego dostosowania (fine-tuning) modelu do specyfiki danej branży, brak ryzyka nagłego wyłączenia usługi przez zewnętrznego dostawcę.
- Ograniczenia: Konieczność posiadania wiedzy technicznej z zakresu administracji systemami i konteneryzacji, stałe koszty utrzymania infrastruktury GPU w chmurze (niezależnie od intensywności użytkowania), konieczność samodzielnego dbania o aktualizacje i bezpieczeństwo sieciowe maszyn.
Jeśli Twoja organizacja potrzebuje profesjonalnego wsparcia przy projektowaniu i wdrażaniu suwerennej infrastruktury AI, eksperci z platformy Dagploy oferują kompleksową pomoc w tym zakresie. Więcej informacji o samej platformie znajdziesz na stronie dagploy.com, a bezpośredni kontakt z zespołem inżynierów uzyskasz pod adresem dagploy.com/contact.
Komentarze