# Wdrożenie prywatnego LLM

Source: https://ordergroup.co/pl/tworzenie-oprogramowania-ai/llm-on-premise/
Last updated: 2026-10-22

> Wdrożenie LLM on-premise dla danych, które nie mogą trafić do publicznego API AI: wybór modelu, vLLM, ochrona danych, testy jakości. Bezpłatna konsultacja.

# Wdrożenie LLM on-premise dla wrażliwych danych

Wdrażamy otwarte modele językowe na infrastrukturze, którą wybierasz. Teksty z danymi osobowymi lub poufnymi nigdy nie trafiają do publicznego API AI. Dla PSONI, polskiej organizacji pozarządowej, hostujemy model Gemma 4, na którym działa Generator ETR, aplikacja zamieniająca urzędowe pisma w tekst łatwy do czytania. Ten sam układ może działać też na serwerach, które masz u siebie.

[Umów bezpłatną konsultację](https://ordergroup.co/pl/kontakt/)

Powiedz nam, co model ma czytać.

Kilka szczegółów podpowie nam, których inżynierów zaprosić na pierwszą rozmowę.

- ![AASA24](https://ordergroup.co/media/images/aasa24-mono.max-208x64.format-webp.webp)
- [![AP-Tech](https://ordergroup.co/media/images/ap-tech-mono_ihuJP5T_6b2rSSb.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/monster-system-oswietlenia-lotniska/)
- ![Avafin](https://ordergroup.co/media/images/avafin-mono.max-208x64.format-webp.webp)
- [![BizBot](https://ordergroup.co/media/images/bizbot-mono_StdJIUN.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/bizbot-projektowanie-ux-fintech/)
- [![Enerace](https://ordergroup.co/media/images/enerace-mono_FKuME1X_Fp3WF4B.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/enerace-oprogramowanie-do-handlu-energia/)
- ![Filmgrail](https://ordergroup.co/media/images/filmgrail-mono_gPdfbHO.max-208x64.format-webp.webp)
- [![Kyoto Group](https://ordergroup.co/media/images/kyoto-group-mono_hlqECHG.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/kyoto-oprogramowanie-cyfrowego-blizniaka/)

## Wdrożenie LLM on-premise dla danych, które nie mogą trafić do publicznego API AI

Wdrożenie LLM on-premise to uruchomienie otwartego modelu językowego na Twoich własnych serwerach. Prompty i dokumenty nigdy nie trafiają wtedy do API dostawcy AI. Wdrożenie prywatnego LLM to pojęcie szersze: serwery mogą też być wynajęte albo stać u dostawcy chmury, którego wybierzesz. Definicję znajdziesz w słowniku, w haśle [self-hosted LLM](https://ordergroup.co/pl/slownik/lokalny-llm/). Jeśli Twoje teksty zawierają dane osobowe lub tajemnice firmy, a pracujesz w instytucji publicznej, organizacji pozarządowej, firmie finansowej albo energetycznej, ta oferta jest dla Ciebie.

Dla PSONI, Polskiego Stowarzyszenia na rzecz Osób z Niepełnosprawnością Intelektualną, budujemy Generator ETR na prywatnym LLM. To aplikacja webowa i mobilna, która zamienia trudny tekst, na przykład pismo urzędowe, w [tekst łatwy do czytania (ETR)](https://ordergroup.co/pl/slownik/tekst-latwy-do-czytania/). Program trwa dwa lata i ruszył w 2026 roku. Teksty, które użytkownicy wklejają, mogą być osobiste, dlatego publiczne API AI odpadło. Otwarty model hostujemy sami na wynajętych serwerach GPU i serwujemy go przez vLLM, otwartoźródłowy serwer do uruchamiania modeli językowych. Żaden tekst nie trafia do API dostawcy AI.

## Prywatny LLM czy publiczne API AI: co się zmienia

Czym publiczne API AI różni się od prywatnego LLM pod względem danych, wersji modelu, kosztów, jakości i utrzymania.

| Aspekt | Publiczne API AI | Prywatny LLM |
|---|---|---|
| Dokąd trafiają dane | Każdy prompt opuszcza Twoją infrastrukturę i trafia na serwery dostawcy | Teksty zostają na serwerach, które kontrolujesz Ty albo Twój dostawca hostingu |
| Wersja modelu | Dostawca wycofuje stare wersje według własnego harmonogramu | Przetestowana wersja zostaje tak długo, jak jej potrzebujesz |
| Jak płacisz | Za token | Za czas pracy GPU, także gdy model nie pracuje |
| Jakość | Największe modele z API są mocniejsze w zadaniach ogólnych | Najlepiej sprawdza się w wąskim zadaniu z własną ewaluacją |
| Kto to utrzymuje | Model prowadzi dostawca | Serwery GPU prowadzisz Ty albo Twój dostawca hostingu; oprogramowanie wokół modelu to zwykły kod, który utrzyma Twój zespół |

Model wybieramy testem, potem serwujemy go przez vLLM

## Jak prowadzimy wdrożenie prywatnego LLM

Testujemy otwarte modele na Twoim prawdziwym zadaniu i wybieramy po wynikach.

vLLM serwuje model. Ustawienia połączenia zmieniasz bez ponownego wdrożenia aplikacji.

Czytaj więcej

- [Self-hosted LLM](https://ordergroup.co/pl/slownik/lokalny-llm/)

![Jak prowadzimy wdrożenie prywatnego LLM](https://ordergroup.co/media/images/photo-1555949963-aa.2e16d0ba.fill-2000x1200.format-webp.webp)

Wdrożenie prywatnego LLM zaczyna się od wyboru otwartego modelu, a wybieramy go testem. Dla PSONI przetestowaliśmy PLLuM 12B, polski model językowy, i porównaliśmy go z modelem Gemma 4 na tym samym zadaniu upraszczania tekstu. Wybraliśmy Gemma 4 w wersji 26B mixture-of-experts. To architektura, która przy każdym zapytaniu używa tylko części parametrów modelu.

Ustawienia połączenia nie są wpisane na sztywno. Administrator zmienia adres, klucz, nazwę modelu, temperature i max_tokens w panelu Django Admin, bez restartu kontenerów backendu. Dlatego model albo serwer GPU można wymienić bez ponownego wdrażania aplikacji. Model działa w zwykłej aplikacji, którą utrzyma Twój zespół: Django i Celery w backendzie, React i React Native w aplikacjach. Naszą pracą jest dobór otwartego modelu, prompty, ewaluacja wyników i serwowanie modelu. To, czy Twoje zadanie wymaga dostrajania modelu, oceniamy na [warsztacie discovery](https://ordergroup.co/pl/uslugi/doradztwo-it-discovery/warsztaty-strategii-produktu/).

Wynajęte GPU, Twoja chmura albo własne serwery

## Gdzie działa model

Lokalizację wybierasz Ty: wynajęte serwery GPU, dostawca chmury w Twoim regionie albo własne serwery.

Generator ETR działa na stałych instancjach GPU wynajętych na Vast.ai.

![Gdzie działa model](https://ordergroup.co/media/images/photo-1544197150-b9.2e16d0ba.fill-2000x1200.format-webp.webp)

### Gdzie może działać prywatny LLM

Gdzie może działać prywatny LLM i z której opcji korzysta dziś Generator ETR.

| Opcja | Wynajęte serwery GPU | Dostawca chmury, którego wybierzesz | Własne serwery (on-premise) |
|---|---|---|---|
| Gdzie działa model | Na instancjach GPU wynajętych od dostawcy | U dostawcy w regionie, którego wymagają Twoje przepisy | Na sprzęcie, który kontrolujesz, o ile ma odpowiednie GPU |
| Status | Używane w Generatorze ETR, na stałych instancjach GPU wynajętych na Vast.ai | Możliwe z tym samym układem: otwarty model, vLLM i aplikacja | Możliwe z tym samym układem, jako opcja |

Model może działać na wynajętych GPU, u dostawcy chmury w potrzebnym Ci regionie albo na Twoich serwerach z odpowiednimi GPU. Przeniesienie Generatora ETR na docelową infrastrukturę zależy od decyzji PSONI o lokalizacji serwerów, więc do tego czasu zostaje na wynajętych instancjach. Lokalizację serwerów wybiera klient.

Wybór lokalizacji wpływa na rachunek, bo płaci się za serwery GPU. Koszt zależy od wielkości modelu i od liczby zapytań, które model obsługuje jednocześnie. Oba parametry dobieramy w discovery do spodziewanego ruchu, zanim zdecydujesz się na budowę.

Własny hosting modelu to jedno z kilku zabezpieczeń

## Ochrona danych wokół modelu

Dane osobowe w tekstach anonimizujemy narzędziem Microsoft Presidio, a przechowywane teksty szyfrujemy.

Zapisane teksty są usuwane zgodnie z zasadami retencji RODO.

Czytaj więcej

- [Anonimizacja danych](https://ordergroup.co/pl/slownik/anonimizacja-danych/)

![Ochrona danych wokół modelu](https://ordergroup.co/media/images/photo-1584433144859.2e16d0ba.fill-2000x1200.format-webp.webp)

Własny hosting modelu chroni teksty przed publicznym dostawcą AI. Sam z siebie nie czyni jednak systemu zgodnym z RODO, bo liczy się też, co przechowujesz, jak długo i kto ma dostęp, a te pytania przechodzimy w discovery. W Generatorze ETR anonimizujemy dane osobowe w tekstach narzędziem Microsoft Presidio i dalej rozwijamy to rozwiązanie. Analizujemy też, czy wytrenować HerBERT, polski model językowy, do anonimizacji polskich tekstów. Zapisane teksty są szyfrowane i usuwane zgodnie z zasadami retencji RODO.

Publiczne API Generatora ETR jest w budowie i opiera się na tej samej ochronie zapisanych tekstów. Pokaże historię tekstów użytkownika z retencją 30 dni. Zgodnie z decyzją PSONI z 1 października 2026 r. będzie miało cztery endpointy: logowanie (token), generowanie tekstu ETR, listę tekstów użytkownika i podgląd dawnego tekstu. Endpointy mają dać się później wyłączyć, a dostęp będzie przez klucz API wygenerowany w panelu administracyjnym. Aplikacja liczy zapytania użytkownika i pokazuje licznik w interfejsie. Limity zapytań (throttling) ustalamy z klientem przed odbiorem końcowym.

## Jak sprawdzamy, czy wyniki są wystarczająco dobre

Prywatny model jest użyteczny tylko wtedy, gdy da się pokazać, że jego wyniki są wystarczająco dobre, dlatego przy każdej iteracji prowadzimy [ewaluację LLM](https://ordergroup.co/pl/slownik/ewaluacja-llm/). Skrypt ocenia każdy uproszczony tekst wskaźnikiem czytelności Gunning Fog i zapisuje raport z wynikami dla zestawu próbek. Recenzent przeszkolony w standardzie ETR porównuje wynik z tekstem źródłowym. Wyniki wracają do kolejnej iteracji promptu i modelu, a piąta iteracja jest w toku. Zbiór tekstów, na których opierają się próbki testowe, sprawdzają redaktorzy w osobnym serwisie online.

Zabezpieczenia też testujemy. Zespół QA próbuje odciągnąć model od zadania, na przykład prosząc o przepis na szarlotkę zamiast uproszczenia pisma, i powtarza te testy jailbreak przy każdej nowej iteracji. Przy tekstach prawnych i medycznych aplikacja pokazuje komunikat: wersja uproszczona nie jest dokumentem prawnym, a szczegóły wyjaśni prawnik lub lekarz. Testujemy też klasyfikator treści wrażliwych, takich jak mowa nienawiści i samookaleczenia.

Teksty, które nie mogą trafić do publicznego API AI? Opisz nam zadanie, a powiemy, czy prywatny model się nadaje.

[Umów bezpłatną konsultację](https://ordergroup.co/pl/kontakt/)

## Branże regulowane i unijny AI Act

AI Act dzieli systemy AI według ryzyka, a miejsce hostowania modelu tego nie zmienia. Rozporządzenie (UE) 2024/1689 zalicza do systemów wysokiego ryzyka te, które oceniają zdolność kredytową osób fizycznych, z wyjątkiem systemów do wykrywania oszustw finansowych (załącznik III, pkt 5 lit. b). Obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka mają być stosowane od 2 grudnia 2027 r., po pakiecie Digital Omnibus, czyli unijnej zmianie harmonogramu AI Act (Rada UE, 7 maja 2026 r.). Szersze omówienie znajdziesz w haśle [AI Act](https://ordergroup.co/pl/slownik/ai-act/) w słowniku.

W [fintechu](https://ordergroup.co/pl/oprogramowanie-dla-fintech/) i [energetyce](https://ordergroup.co/pl/oprogramowanie-dla-energetyki/) budujemy oprogramowanie dla firm regulowanych, a naszą pracą z prywatnym LLM jest Generator ETR dla PSONI.

## Jak zaczyna się projekt i co jest Twoje

Każdy projekt zaczyna się od bezpłatnej konsultacji albo warsztatu discovery. Patrzymy na Twoje teksty, przepisy, które Cię obowiązują, i zadanie, a potem ustalamy, jak będziemy testować wyniki. Discovery obejmuje to, co model czyta, gdzie może działać i kto ma dostęp do zapisanych tekstów, czyli te same pytania, które opisaliśmy wyżej. Wychodzisz z zakresem prac i sposobem testowania wyników. Prawa autorskie do kodu przechodzą na Ciebie z każdą płatnością, w zakresie pól eksploatacji z umowy. Na wiadomość z formularza odpowiadamy w ciągu 48 godzin w dni robocze.

Jeden zespół od wyboru modelu po aplikacje

## Dlaczego warto budować prywatny LLM z nami

Ten sam zespół wybiera i serwuje model, ocenia jego wyniki i buduje wokół niego aplikacje webowe i mobilne.

PSONI jest właścicielem kodu Generatora ETR.

Czytaj więcej

- [Tworzenie oprogramowania AI](https://ordergroup.co/pl/tworzenie-oprogramowania-ai/)

![Dlaczego warto budować prywatny LLM z nami](https://ordergroup.co/media/images/photo-1694903110330.2e16d0ba.fill-2000x1200.format-webp.webp)

Projekty programistyczne

**160+**

zrealizowane od 2013 roku, we wszystkich branżach

Zespół

**40+**

etatów w pełnym wymiarze

Użytkownicy aplikacji

**40 000+**

osób korzystających z aplikacji, które zbudowaliśmy, we wszystkich naszych projektach

Masz pytania?

## Wdrożenie LLM on-premise: najczęstsze pytania

![Łukasz Gajownik](https://ordergroup.co/media/images/T02DHCC1Z-UT420UBA7-d74022d27c3c-512.format-webp.webp)

Łukasz Gajownik

Head of AI & Frontend

[Umów bezpłatną konsultację](https://ordergroup.co/pl/kontakt/)

### Czym jest wdrożenie LLM on-premise?

To otwarty model językowy działający na Twoich własnych serwerach GPU, więc teksty nigdy nie trafiają do API dostawcy AI. Gdy serwery są wynajęte albo stoją u wybranego przez Ciebie dostawcy chmury, mówimy o wdrożeniu prywatnego LLM. Budujemy aplikację wokół jednego i drugiego. Słownik wyjaśnia, czym [self-hosted LLM](https://ordergroup.co/pl/slownik/lokalny-llm/) różni się od modelu z API.

### Czy wdrożycie LLM na naszych serwerach?

Tak, o ile serwery mają odpowiednie GPU. Układ jest taki jak w PSONI: otwarty model serwowany przez vLLM i aplikacja wokół niego. Lokalizację wybierasz Ty, czy to własny sprzęt, czy dostawca chmury w regionie, którego wymagają Twoje przepisy.

### Którego otwartego modelu użyć?

Tego, który wygra test na Twoim prawdziwym zadaniu. Dla PSONI porównaliśmy PLLuM 12B, polski model językowy, z modelem Gemma 4 na jednym zadaniu upraszczania i wybraliśmy Gemma 4. Takie porównanie powtarzamy na Twoich tekstach, zanim wybierzemy model.

### Ile kosztuje utrzymanie prywatnego LLM?

Płacisz za czas pracy GPU, także za godziny, w których model nie pracuje, a rachunek zależy od wielkości modelu i liczby jednoczesnych zapytań. Model i serwery dobieramy do spodziewanego ruchu w discovery, zanim zdecydujesz się na budowę.

### Czy prywatny LLM jest domyślnie zgodny z RODO?

Nie. Własny hosting modelu chroni teksty przed publicznym dostawcą AI, ale RODO obejmuje też to, co przechowujesz, jak długo i kto ma dostęp. Retencję, szyfrowanie, dostęp i anonimizację przechodzimy w discovery i nie obiecujemy zgodności z RODO z góry, bo zależy ona od całego systemu.

### Jak sprawdzacie wyniki prywatnego modelu?

Skrypt ocenia wyniki wskaźnikiem czytelności Gunning Fog na zestawie próbek, przeszkolony recenzent porównuje je z tekstem źródłowym, a QA prowadzi testy jailbreak, które próbują odciągnąć model od zadania. Wyniki wracają do kolejnej iteracji promptu i modelu.

### Czy AI Act dotyczy prywatnego LLM?

AI Act klasyfikuje system i jego zastosowanie według ryzyka, więc prywatny LLM może pod niego podpadać. Ocena zdolności kredytowej osób fizycznych to jedno z zastosowań wysokiego ryzyka. Szczegóły są w haśle [AI Act](https://ordergroup.co/pl/slownik/ai-act/) w słowniku, a ta odpowiedź nie jest poradą prawną.

### Czy dostrajacie modele?

Tak, jeśli Twoje zadanie tego wymaga. Zaczynamy od wyboru i konfiguracji otwartego modelu, promptów i oceny wyników, a potrzebę dostrajania modelu oceniamy na bezpłatnym warsztacie discovery, zanim ruszy budowa.

![Wdrożenie prywatnego LLM](https://ordergroup.co/media/images/Image_1_3kejLC8_Y69T2Sz.format-webp.width-2880.webp)

## Otwarte modele na infrastrukturze, którą wybierasz.

Twoja wiadomość trafi do

![Filip Szamborski](https://ordergroup.co/media/images/Filip_dTWHyBo.2e16d0ba.fill-432x432.format-webp.webp)

Filip Szamborski

Co-founder & CEO

[](https://www.linkedin.com/in/filip-szamborski/)

DOTĄD PRACOWALIŚMY DLA MAREK TAKICH JAK:

- [![RAW Cyber](https://ordergroup.co/media/images/raw-cyber-mono_M2DWvZf_pHEQtjP.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/raw-cyber-system-operacyjny-android/)
- [![Skyfri](https://ordergroup.co/media/images/skyfri-mono_KGicBgp.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/skyfri-platforma-zarzadzania-aktywami-fotowoltaicznymi/)
- ![Spacestor](https://ordergroup.co/media/images/spacestor-mono_woFaKhf.max-208x64.format-webp.webp)
- [![Zeronest](https://ordergroup.co/media/images/zeronest-mono_BqSPQJQ_2nGxsSc.max-208x64.format-webp.webp)](https://ordergroup.co/pl/case-studies/zeronest-monitorowanie-paneli-slonecznych/)
- ![AASA24](https://ordergroup.co/media/images/aasa24-mono.max-208x64.format-webp.webp)

Dziękujemy za wiadomość.

Każdą wiadomość czytamy sami i odpowiadamy w ciągu 48 godzin w dni robocze.

Coś pilnego?
[hello@ordergroup.co](mailto:hello@ordergroup.co)