Шукаю досвідченого AI/Linux інженера для створення self-hosted AI інфраструктури на моєму сервері.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

ПО досвіду - робили self-hosted ІІ інфраструктуру, агентні робочі процеси, корпоративну автоматизацію та системи з інтеграціями. По стеку я б взяв Ubuntu Server або Debian, Docker Compose, Ollama, Open WebUI, Telegram Bot API, Postgres, Qdrant або Chroma, Nginx, Tailscale або WireGuard, NVIDIA Container Toolkit, Prometheus і Grafana.

По вартості - 45000 грн за стартовий етап на 10-14 днів. В нього входить базова архітектура, установка, GPU-ускорення, доступи, моніторинг, пам'ять, Telegram і Web UI, основа для агентів і документація для подальшого розвитку. Бюджет 1000 грн тут, скоріше за все, не покриє навіть нормальну діагностику сервера =/

Дивіться, тут нюанс - таку систему краще збирати не як набір скриптів, а як модульну платформу. Спочатку піднімаємо стабільне ядро, потім додаємо нові робочі процеси, агентів і інтеграції без переробки всієї архітектури.

Уточню 2 моменти
> Яка відеокарта, скільки VRAM, RAM і диск на сервері
> Потрібні чи зовнішні доступи для користувачів або тільки закритий доступ для вас
Схожі кейси
> https://business.ingello.com/vorfahr - ІІ і автоматизація бізнес-процесів
> https://business.ingello.com/fractal - агентний підхід і модульна логіка автоматизації
> https://business.ingello.com/forma-bpm - робочі процеси, ролі і керована автоматизація

Основний лендинг Ingello для FLH - https://systems-fl.ingello.com

!!Важливо!! я б не починав з хаотичної установки всього підряд. Сім разів відміряй - один раз відріж. Спочатку коротке проектування, потім установка і перевірка безпеки, інакше система швидко стане дорогою іграшкою, а не робочим інструментом. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 30 днів

Розгорну стабільну та відмовостійку Self-hosted ІІ-екосистему на базі Ubuntu Server з GPU-акселерацією, ізольованими Docker-контейнерами та захищеним віддаленим доступом через Telegram.

Яку саме платформу оркестрації ви плануєте використовувати в якості ядра для управління мультиагентними сценаріями — візуальний n8n, CrewAI чи кастомний код на Python?

Бюджет, точні терміни та стек для довгострокової співпраці готовий детально обговорити з вами в особистій переписці.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, я працював над AI infrastructure для автоматизації бізнес-процесів компанії з 50+ співробітників - налаштував Ollama з локальними LLM, створив multi-agent систему з Telegram інтеграцією, досяг 40% зменшення ручної роботи

Цікаво, чи плануєте інтегрувати систему з існуючими корпоративними додатками, або це буде standalone рішення для внутрішніх процесів?

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду! ✨

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

у нас вже є практично готова база під таку AI-інфраструктуру, її можна швидко адаптувати під ваш сервер і запустити перший робочий варіант ))

по вартості я б закладав від 45 000 грн за перший етап на 10-14 днів.

сюди входить Linux-сервер, Docker-екосистема, Ollama, Open WebUI, Telegram-інтеграція, базова пам'ять, віддалений доступ, моніторинг, запуск локальних моделей і основа для агентів.

1000 грн, здається, підійде тільки для короткої діагностики сервера або консультації, а не для збору стабільної системи.

по стеку рекомендував би Ubuntu Server, Docker Compose, Ollama, Open WebUI, PostgreSQL або SQLite для пам'яті на старті, n8n або власний шар робочих процесів, Telegram bot API, Prometheus або Netdata для моніторингу, NVIDIA drivers і CUDA при наявності підходящої відеокарти.
ми робили схожі рішення по AI-агентам і автоматизації.

https://business.ingello.com/fractal - близько по логіці багатоагентних процесів і розвитку архітектури.

https://business.ingello.com/vorfahr - приклад автоматизації з AI і системним підходом до продукту.

https://business.ingello.com/tts - приклад AI-інтеграцій і роботи з прикладними сценаріями.

головна сторінка по нашим системним проектам для Freelancehunt - https://systems-fl.ingello.com

ПО доступам від вас потрібні параметри сервера, наявність або модель NVIDIA GPU, бажаний спосіб віддаленого доступу і список перших 3-5 задач, які асистент повинен автоматизувати.

уточню два моменти.

сервер вже куплений і на ньому є фізичний доступ або IPMI.

асистент повинен тільки допомагати через Telegram/Web UI або ще сам запускати команди, створювати файли і змінювати робочі процеси на сервері.

в цілому нормально йти поетапно - спочатку стабільне ядро, потім агенти, пам'ять і нові робочі сценарії.

не будемо городити башту до небес, але фундамент краще покласти правильно =/-- Розгорнути

Бюджет: 16000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня! Маю багатий досвід розгортання такої інфраструктури в Kubernetes. Архітектурно, можливо, більш правильно використовувати vLLM. Можу розпочати роботу найближчим часом з попередньою зустріччю для узгодження деталей. Чекаю на повідомлення.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня!

Тиждень тому зайняв 3-тє місце соло на AI Agent Olympics Hackathon (Milan AI Week 2026, найбільша AI-подія Європи) з 731 команди - побудував мульти-агентну систему за 7 днів. Рік+ full-time AI automation engineer, до того 4 роки PM у US/EU/Asia, MSc Strategic PM, PRINCE2, Python/Docker щодня.

Стек на травень 2026: Ubuntu 26.04 LTS, Docker, Ollama v0.6.2 (Llama 4 Scout / DeepSeek V4 / Qwen 3.6 під ваше залізо), Open WebUI v0.8.0 (з патчем CVE-2026-0765), n8n self-hosted як оркестратор, Supabase pgvector для пам'яті, Telegram bot з human-in-the-loop, CUDA 13.2.1, Tailscale + Prometheus/Grafana.

MVP (інсталяція + 2-3 агенти + Telegram + моніторинг): 35 000 грн, 10-14 днів. Повна модульна екосистема з автогенерацією агентів: 70 000 грн, 3-4 тижні. Напишіть на яке залізо розгортаємо - за добу поверну точний кошторис і roadmap.

Кейси у профілі

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Добрий день!

Є досвід побудови self-hosted AI-інфраструктури на Linux з Docker, GPU, Telegram-інтеграцією та системами автоматизації.

Для вашого проєкту рекомендував би використовувати vLLM замість Ollama як більш продуктивне та масштабоване рішення для локальних LLM, а також Open WebUI, PostgreSQL/Redis та агентну систему на LangGraph або CrewAI.

Попередній термін реалізації базової платформи становить 2 тижні, вартість залежить від кількості агентів, сценаріїв автоматизації та вимог до автономності. Готовий обговорити деталі та запропонувати оптимальну архітектуру для подальшого масштабування.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів

Вітаю. Завдання зрозуміле: вам потрібна не просто «встановлена Ollama», а повноцінна Self-hosted Autonomous AI Ecosystem з агентною логікою, пам'яттю та можливістю масштабування. Маю 8+ років досвіду в розробці складних систем та глибоку експертизу в AI-інфраструктурі (local LLMs, RAG, Multi-agent systems).

Мій рекомендований стек:

Infrastructure: Ubuntu Server + Docker Compose + Portainer (керування) + NVIDIA Container Toolkit.
LLM Core: Ollama (швидкий старт) або vLLM (висока продуктивність) + Open WebUI з підтримкою Multi-user/RAG.
Workflow & Agents: n8n (self-hosted) — ідеальний «клей» для автоматизацій + LangGraph або CrewAI для складної багатоагентної логіки.
Memory/RAG: PostgreSQL з розширенням pgvector або Qdrant для довготривалої пам'яті агентів.
Access & Sec: Tailscale/Netbird (безпечний віддалений доступ без відкриття портів) + Uptime Kuma (моніторинг).
Етапи реалізації:

Base Setup (3–5 днів): OS, GPU drivers, Docker, Ollama, Open WebUI. Налаштування безпечного доступу.
Agent Logic (5–10 днів): Розгортання n8n, створення Telegram-бота, налаштування перших автономних воркфлоу (наприклад: збір даних -> аналіз AI -> звіт у TG).
Advanced Architecture (7–10 днів): Інтеграція Multi-agent framework (CrewAI/LangGraph) для виконання складних крос-функціональних завдань та побудова RAG-системи (пам'ять).

Вартість: Розгортання екосистеми — $1,000. Подальше створення складних агентів та воркфлоу — за погодженням (hourly або за проєкт). Строки: 2–4 тижні до повноцінного запуску автономної системи.

Уточнення:

Які саме GPU встановлені на сервері (VRAM критична для вибору моделей)?
Які першочергові 2–3 завдання асистент має автоматизувати одразу після запуску? Розгорнути

Бюджет: 15000 UAH Термін: 10 днів

Добрий день!

Маю досвід із Ubuntu Server + Docker Compose, Ollama + Open WebUI, n8n workflows, PostgreSQL pgvector, Telegram bot (aiogram), Tailscale. Налаштовував NVIDIA Container Toolkit для GPU-прискорення.

Уточніть: яка GPU і скільки VRAM? n8n чи LangGraph для workflows? Це вплине на терміни.

Орієнтовна вартість повного setup: 15 000–20 000 UAH, 10–14 днів.

Бюджет: 8000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. Готовий виконати цей проект, маю великий досвід розробки різних додатків.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 6 днів

Привіт, Vebster, досить дивно зараз реалізувати з нуля подібну систему, враховуючи величезну кількість готових opensource рішень. По яких і пропоную пройти:
1. Класика і з того все почалося OpenClaw
2. Більш розумний і адаптивний Hermes Agent
3. Останнє, найсвіжіше і надійне рішення: OpenHuman

В ньому реалізовано практично все, що вам необхідно, і безліч іншого.
Якщо ви проти подібних автономних агентів, можна зібрати з нуля:
1. Краще не ollama, а llama cpp - швидше і ефективніше (в бенчмарках до 30% прискорення генерації токенів)
2. Для агентів добре підходить pydanticAI, або LlamaIndex
3. Для пам'яті безліч підходів, добре зараз показують зв'язки RAG + obsidianb graph Я вже робив подібні системи неодноразово. Збирав мультиагентів для програмування і оцінки проектів. Також мій останній проект перекликається з використанням агентів. Тож, досвід є.
Якщо використовуємо готового агента, то ціна і терміни нижче, в ставці буду вказувати за другий варіант.
Буду радий з вами працювати! Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Привіт! Ваш проект виглядає дуже перспективно. Готовий розпочати роботу і виконати його на високому рівні.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

Вітаю. Маю досвід з Python, Docker, FastAPI, Telegram-ботами, self-hosted AI-інфраструктурою, RAG/пам’яттю, локальними LLM через Ollama та побудовою automation workflows.

По стеку бачу так: Ubuntu Server, Docker Compose, Ollama + Open WebUI, Qdrant/PostgreSQL для пам’яті, Telegram bot як інтерфейс, n8n або власний workflow layer, monitoring, backup і безпечний remote access.

Я б робив поетапно: спочатку стабільне ядро на сервері, потім Telegram/Web UI, пам’ять, агенти, workflow automation і GPU acceleration. Так система не перетвориться на “архітектурну кашу” і її можна буде масштабувати.

Готовий обговорити задачі й запропонувати реалістичну архітектуру під ваш сервер.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 7 днів

Привіт!

Профільний стек — крутю Ollama + Open WebUI на своєму воркстейшені (GTX 1660 SUPER, CUDA 13.1), будувала AI Twin agent з Telegram bridge і persistent memory (Postgres + pgvector). Multi-agent через LangGraph — є робочий PoC.

Рекомендую: Ubuntu 24.04 LTS + Docker Compose, Ollama + Open WebUI, n8n або LangGraph для workflows, Postgres + pgvector для memory, Tailscale для remote, Uptime Kuma + Loki/Grafana для monitoring, Telegram bot на aiogram.

Питання до старту:
— Сервер з GPU вже стоїть, чи треба підбирати залізо? Яка модель GPU і скільки VRAM?
— Які моделі планується крутити (Llama 3.1 8B/70B, Qwen, Mistral 7B)?
— Workflows на no-code (n8n/Flowise), чи кастомний Python orchestrator (LangGraph/CrewAI)?
Терміни: базовий setup (Docker + Ollama + WebUI + Telegram + 1 агент + базовий monitoring) — 7-10 днів part-time. Multi-agent з handoff, tool calling і повний monitoring — ще 1.5-2 тижні.

Бюджет 1000 UAH — мабуть placeholder, реалістична fixed-ціна за повний setup з документацією і handover від 15 000 UAH, або погодинно 600 грн/год.

Long-term ок, я працюю part-time стабільно. Готова розписати детальний кошторис після відповідей на питання вище. Розгорнути