استقرار مدل‌ها و خدمات هوش مصنوعی در محیط‌های خصوصی یا محلی که داده و اجرای مدل باید در زیرساخت کنترل‌شده باقی بماند.
پروژه‌ها می‌توانند inference محلی، سرور خصوصی، مدیریت مدل، کنترل دسترسی، storage، API و بهینه‌سازی منابع را شامل شوند.
این رویکرد برای داده‌های حساس، سامانه‌های پژوهشی داخلی، پایگاه‌های دانش خصوصی و محیط‌های محاسباتی کنترل‌شده کاربرد دارد.
روش پیاده‌سازی بر اساس داده‌های موجود، محدودیت‌های فنی، میزان اتوماسیون مورد نیاز و زیرساخت نرم‌افزاری یا پژوهشی پروژه انتخاب می‌شود. راهکار می‌تواند به‌صورت یک جزء مستقل یا درون یک سامانه بزرگ‌تر پیاده‌سازی شود.
هدف، ایجاد یک جریان محاسباتی روشن و قابل ارزیابی است که بتوان آن را در ادامه نگهداری، توسعه و با نیازهای جدید پروژه تطبیق داد. بنابراین انتخاب مدل، پردازش داده، رابط‌ها و روش استقرار بر اساس مسئله واقعی پروژه تعیین می‌شود.