Cloud privat în UE
- Găzduire în regiuni din UE, cu inferență pe GPU dedicate
- Actualizări, MLOps și reîmprospătarea corpusului, gestionate de noi
- Disponibilitate-țintă de 99,5%
- Rezidența datelor, aleasă de fiecare client
Infrastructura dumneavoastră. Regulile dumneavoastră.
Datele sensibile nu ar trebui să ajungă în cloudul altcuiva pentru a fi analizate. Platforma Draven Cyber este construită să ruleze acolo unde decide clientul, sub legislația europeană, cu securitatea și guvernanța inteligenței artificiale integrate încă de la prima linie de cod.
Echipament la sediul clientului
- Imagine validată de server GPU, instalată în clădirea dumneavoastră
- Funcționează complet offline, cu actualizări securizate fără internet
- API-urile modelelor externe, dezactivate implicit
- Gândit pentru instituțiile care trebuie să își păstreze datele în interior
Cifrele pe care le urmărim
| Domeniu | Țintă | Detalii |
|---|---|---|
| Fundamentare | ≥ 90% | Afirmații susținute verificabil pe setul de evaluare; afirmațiile fără suport nu sunt niciodată afișate fără avertisment |
| Evaluare completă (proiect) | ≤ 10 min | Primul proiect complet, cu surse, pentru un dosar standard |
| Răspuns interactiv | ≤ 5 s p95 | Pașii de lucru în format conversațional |
| Utilizatori simultani | 200 | Pe fiecare nod de inferență |
| Criptare | TLS 1.3 · AES-256 | În tranzit și în repaus, cu gestionarea secretelor |
| Arhitectură | Zero-trust | SBOM, SAST/DAST în CI, teste de penetrare înaintea fiecărei versiuni majore |
| Standarde | ISO 27001 · NIS2 | Pregătire pentru certificare și procese de gestionare a incidentelor aliniate la NIS2 |
| Confidențialitate | GDPR din proiectare | Fără antrenare pe datele clienților, acorduri de prelucrare, șabloane DPIA |
| Guvernanța IA | AI Act (UE) | Documentație tehnică, jurnalizare, supraveghere umană și informări de transparență, livrate odată cu produsul |
Modele deschise, adaptarea noastră
Ajustăm modele cu ponderi deschise, cu licențe compatibile, pe un corpus administrativ și juridic românesc, prin metode eficiente din punctul de vedere al parametrilor, și antrenăm propriile modele, mai mici, pentru verificare, clasificare și ierarhizare. Servirea modelelor este gândită să nu depindă de un anumit model, astfel încât niciun furnizor să nu ne poată opri activitatea.
Mistral / MixtralAPACHE 2.0
Familia QwenAPACHE 2.0
Llama 3.xLICENȚĂ COMUNITARĂ
Modele adaptate limbii româneOPENLLM-RO / ROLLAMA
Verificator propriuPROPRIETAR · NLI
LoRA / QLoRAMETODĂ DE ADAPTARE