Инфраструктура для ИИ, машинного обучения и локальных LLM
Проектируем, разворачиваем и сопровождаем вычислительную инфраструктуру для обучения, дообучения и инференса моделей. Подбираем GPU, хранилище, сеть и программное окружение с учётом нагрузки, требований к безопасности и бюджета.
Начнём с оценки нагрузки, объёма данных и требований к размещению
Для кого: продуктовые команды, разработчики ИИ-решений, ML- и Data Science-команды, которым нужна выделенная или изолированная вычислительная среда.
Результат: подготовленная инфраструктура для запуска моделей, обучения или инференса с документированной конфигурацией, мониторингом и согласованными правилами доступа.
Когда требуется инфраструктура для ИИ
Не хватает вычислительных ресурсов
Существующие CPU- и GPU-серверы не справляются с обучением, дообучением или инференсом моделей с необходимой скоростью.
Сложно контролировать расходы
Затраты на облачные GPU растут, а фактическое потребление ресурсов и стоимость отдельных задач трудно прогнозировать.
Данные должны оставаться в контролируемом контуре
Политика безопасности или требования заказчиков ограничивают передачу данных внешним сервисам и публичным облачным платформам.
Подготовка среды занимает слишком много времени
Команда самостоятельно устанавливает драйверы, CUDA, контейнерную среду и ML-фреймворки, а различия в конфигурациях мешают воспроизводить результаты.
Нужна стабильная эксплуатация моделей
Для рабочих ИИ-сервисов требуются мониторинг, управление доступами, резервное копирование и регулярное обслуживание инфраструктуры.
Что мы предоставляем
Архитектура и сайзинг
Анализируем предполагаемую нагрузку, объём моделей и данных, требования к производительности и подбираем конфигурацию вычислительных ресурсов.
Вычислительные узлы с GPU
Подбираем серверы и графические ускорители под обучение, дообучение или инференс. Конкретные модели и количество GPU определяем после оценки задачи.
Высокопроизводительное хранилище
Проектируем дисковую подсистему с учётом объёма наборов данных, скорости загрузки, количества одновременных задач и требований к резервному копированию.
Изолированный контур
Настраиваем сегментацию сети, роли и права доступа. Размещаем данные и модели в согласованных границах инфраструктуры заказчика или провайдера.
Подготовленное ML-окружение
Устанавливаем операционную систему, драйверы, CUDA, контейнерную среду и необходимые фреймворки, например PyTorch или TensorFlow. При необходимости подготавливаем окружение для запуска моделей с открытыми весами.
Мониторинг и сопровождение
Контролируем состояние GPU, CPU, памяти, дисков и сетевых соединений, настраиваем журналирование, уведомления и правила резервного копирования.
Как мы организуем инфраструктуру для ИИ
1. Сбор требований и расчёт ресурсов
Определяем тип нагрузки: обучение с нуля, дообучение, инференс или несколько сценариев. Учитываем размер моделей, объём данных, требования к скорости и количество пользователей.
2. Проектирование архитектуры
Подбираем конфигурацию GPU и CPU, рассчитываем память, хранилище и сеть, определяем вариант размещения и готовим план внедрения.
3. Развёртывание среды
Настраиваем серверы, сетевое взаимодействие, хранилище, систему доступов и программное окружение для работы команды.
4. Нагрузочное тестирование
Проверяем стабильность инфраструктуры, загрузку вычислительных ресурсов, скорость работы с данными и поведение системы под ожидаемой нагрузкой.
5. Передача и сопровождение
Передаём доступы и техническую документацию, подключаем мониторинг и согласовываем дальнейшее обслуживание инфраструктуры.
Варианты размещения
Выделенная GPU-инфраструктура
Отдельные вычислительные ресурсы для проекта или команды без конкуренции с посторонними нагрузками.
Частное облако для ИИ
Изолированная среда для работы с моделями и данными в согласованном периметре заказчика или провайдера.
Локальное размещение
Развёртывание инфраструктуры на собственной площадке заказчика, если это требуется политикой безопасности или условиями обработки данных.
Гибридная инфраструктура
Постоянные нагрузки размещаются на выделенных ресурсах, а дополнительные мощности подключаются на время обучения, тестирования или пикового потребления.
Форматы сотрудничества
Аудит и проектирование
Оцениваем текущие ресурсы и требования команды, подбираем архитектуру и готовим план развития инфраструктуры.
Проектное внедрение
Разворачиваем вычислительную среду, настраиваем хранилище, сеть, доступы, программное окружение и мониторинг.
Оптимизация существующей инфраструктуры
Анализируем загрузку ресурсов, устраняем узкие места и помогаем повысить эффективность использования GPU и хранилища.
Постоянное сопровождение
Контролируем состояние инфраструктуры, выполняем плановые работы, реагируем на инциденты и предоставляем регулярную отчётность.
Расскажите о модели, объёме данных и предполагаемой нагрузке. Мы оценим требования, предложим конфигурацию и подготовим план развёртывания инфраструктуры.
Нужна специфическая конфигурация или приватное облако для работы с конфиденциальными LLM? Свяжитесь с нашими инженерами — мы подберем и соберем оптимальный сервер под ваши датасеты.
Ответим в течение одного рабочего дня.