Внедрение DeepSeek: API и локальный запуск
DeepSeek — семейство сильных моделей с недорогим API, часть из них с открытыми весами. Подключаем DeepSeek V4 Pro через API или разворачиваем открытую модель DeepSeek на ваших серверах.
Оценка и план работ — после разбора задачи
Когда выбирают DeepSeek
С чем приходят на внедрение DeepSeek.
Дорогие запросы к LLM
Расходы на API растут вместе с объёмом, и нужна модель дешевле при сопоставимом качестве.
Данные нельзя отдавать наружу
Нужна модель, которую можно запустить внутри контура компании.
Пробовали в чате, теперь нужно в процессе
Сотрудники пользуются DeepSeek вручную, а результат хочется встроить в систему.
Сложные рассуждения
Задачи на анализ, расчёты и код, где простым моделям не хватает качества.
Внедрение DeepSeek для бизнеса
Подключаем модель к данным и процессам компании.
Интеграция DeepSeek API
DeepSeek API в продукт, CRM или внутренний сервис: очереди, повторные попытки, лимиты и учёт расходов.
DeepSeek локально
Запуск DeepSeek локально на ваших серверах: подбираем размер модели и оборудование под нагрузку.
Ответы по документам
DeepSeek в связке с поиском по базе знаний: ответы со ссылками на источник.
Агенты на DeepSeek
Модель выполняет шаги процесса: разбирает заявки, готовит документы, работает с данными в системах.
Как идёт работа
Разбор задачи
Смотрим процесс, данные и требования к безопасности. Определяем, где модель даст результат и как его измерить.
1–2 неделиПилот на ваших данных
Сравниваем модели на реальных примерах, считаем качество и стоимость запросов.
2–4 неделиИнтеграция в системы
Подключаем модель к CRM, 1С, базе знаний или продукту, добавляем проверки и логирование.
по объёмуЗапуск и контроль
Следим за качеством ответов и расходами, обновляем промпты и модели.
по договорённостиРасскажите о задаче
Опишите процесс и данные. Подскажем, подходит ли эта модель, какие есть альтернативы и с чего начать пилот.
Решения, которые работают в эксплуатации
От ассистентов и агентов до интеграций с учётными системами — проекты, которые дошли до ежедневной работы.
Кейсы Strikt
Проекты Strikt с LLM в основе.
Вопросы про внедрение DeepSeek
Можно ли запустить DeepSeek на своих серверах?
Да, у DeepSeek открытые веса. Полной модели нужны мощные GPU, поэтому часто берём уменьшенную версию или сравниваем с другими открытыми моделями на ваших задачах.
Куда уходят наши данные?
Зависит от выбранного варианта. Через API провайдера запросы обрабатываются на его серверах. Если данные нельзя передавать наружу, ставим открытую модель в ваш контур или используем российскую модель с хранением данных в РФ.
Можно ли потом сменить модель?
Да. Закладываем слой, через который приложение обращается к модели, поэтому переход на другую модель не требует переписывать продукт. Перед заменой сравниваем качество на тех же примерах.