Pernah kepikiran nggak sih, gimana kalau perusahaan pengen adopsi LLM tapi was-was soal data privacy?
Wajar banget. Banyak perusahaan (apalagi di bidang finance, health, atau pemerintahan) yang mikir:
“Kalau request ke API publik (OpenAI, Gemini, Anthropic, dll), aman nggak data kita? Jangan-jangan kepakai buat training lagi?”
Walaupun vendor besar klaim data aman, tetap saja ada rasa nggak tenang.
Dan di sinilah Dedicated AI Cluster masuk jadi solusi. 🔐
Kenapa Dedicated AI Cluster itu menarik?
- Model jalan dedicated di cluster sendiri → resource compute bener-bener kepakai buat workload internal, bukan di-share sama orang lain.
- Data training & inference nggak keluar ke pihak ketiga. Kalau pun ada vendor infra, biasanya kontraknya sudah jelas (SLA, compliance, audit).
- Bisa fine-tune internal data tanpa takut bocor ke luar.
Intinya: perusahaan bisa punya kontrol penuh atas LLM yang dipakai.
Kalau jadi engineer perusahaan, gimana setup-nya?
Bayangin dapet task:
“Setup-in LLM internal ya. Jangan pakai OpenAI/Gemini. Harus private dan aman.”
Kira-kira langkahnya seperti ini:
1. Assessment awal
- Cari tahu dulu: butuh apa? Chatbot internal? Search engine? Knowledge base otomatis?
- Tentukan apakah butuh fine-tuning atau cukup main di prompt engineering.
2. Pilih model base
- Kalau butuh chat general purpose → pakai Cohere Command R atau Llama 70B.
- Kalau fokus ke search/rekomendasi → pakai Cohere Embed V3.
3. Setup cluster
- Tentukan mau jalan di cloud atau on-premise (tergantung budget & regulasi).
- Misalnya pilih Cohere Command R:
- Fine-tuning butuh 8 Small Cohere Dedicated units
- Hosting butuh 1 unit
- Total = 9 units → 904 unit-hours/bulan
4. Integrasi security
- Pastikan data nggak keluar dari VPC.
- Tambahkan audit log + enkripsi (at-rest & in-transit).
5. Deploy & monitoring
- Sediakan endpoint internal API yang hanya bisa diakses lewat jaringan perusahaan.
- Tambahkan observability: logging, tracing, dan alerting (misalnya deteksi spike traffic atau overuse token).
Kenapa lebih aman dibanding OpenAI/Gemini?
- Kontrol penuh atas data & model.
- Regulasi → di industri regulated (finance, kesehatan, dll), sering ada aturan data tidak boleh keluar.
- Scalability custom → bisa disesuaikan kebutuhan bisnis, tanpa harus ikuti pricing & limit provider publik.
Jadi, kalau perusahaan mau self-hosted LLM dengan privasi ketat, arahnya memang ke Dedicated Cluster.
Bisa dibilang, ini seperti bikin “OpenAI versi internal perusahaan”.
