This content originally appeared on DEV Community and was authored by Mohammad Ezzeddin Pratama
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”.
This content originally appeared on DEV Community and was authored by Mohammad Ezzeddin Pratama
Mohammad Ezzeddin Pratama | Sciencx (2025-08-31T00:49:45+00:00) Bangun “OpenAI Versi Internal” dengan Dedicated AI Cluster. Retrieved from https://www.scien.cx/2025/08/31/bangun-openai-versi-internal-dengan-dedicated-ai-cluster/
Please log in to upload a file.
There are no updates yet.
Click the Upload button above to add an update.