Проектирование, развёртывание и эксплуатация локальной и суверенной ИИ-инфраструктуры — от низкоуровневого оборудования до LLM и RAG-конвейеров. Реализация с открытым кодом, документированная и воспроизводимая: показанное здесь работает и демонстрирует, что организация может размещать собственный ИИ, сохраняя контроль над своими данными, без зависимости от облака.
Proxmox VE 9.2RTX 5090VFIO PassthroughOllama + LLMRAG VectorielDockerZFS192 Go DDR5
Подход и философия
📖
Общая памятка
Это портфолио — мой технический журнал. Каждая страница документирует, что я узнал, как решил задачу и какие ресурсы помогли. В свободном доступе.
🌿
Open Source в первую очередь
У каждого инструмента в этом портфолио есть свободная и открытая альтернатива. Git, Proxmox, Ollama, Python, nginx — прозрачность и сообщество в основе каждого технического решения.
🔧
От практики к продакшену
26 лет опыта — 7 лет в системной безопасности, 19 лет руководителем проектов в аналитической лаборатории. Показанное здесь спроектировано, развёрнуто и поддерживалось в реальных условиях.
Области компетенций
Архитектура — обзор
Обзор
Платформа по слоям · от оборудования до прикладного ИИ
Контекст: Проектирование высокопроизводительной локальной ИИ-платформы на базе Proxmox VE, GPU NVIDIA RTX 5090 в пробросе VFIO, виртуализация Windows/Linux, хранилище ZFS, инфраструктура Docker, размещение локальных LLM (Ollama), векторный RAG (PostgreSQL/pgvector), автоматизация n8n и мультимодальные инструменты (Whisper, ComfyUI).
Назначение: показать, что организация — муниципалитет (мэрия) или МСП — может размещать собственные сервисы ИИ и автоматизации, сохраняя суверенитет над инфраструктурой и данными. Некоторые компоненты в продакшене, другие проверены на платформе разработки или находятся в развёртывании.
инфраструктура → виртуализация → развёртывание → эксплуатация ИИ, полностью построено на инструментах с открытым кодом.