Что мы предлагаем
Развёртывание LLM
Запускайте модели на собственной инфраструктуре
- Развёртывание open-source LLM (LLaMA, Mistral, Falcon и др.)
- Развёртывание on-prem или в частном облаке
- Версионирование моделей и поддержка отката
- API-шлюз для серверизации моделей
Управление GPU нагрузками
Максимальная утилизация GPU и пропускная способность
- Kubernetes GPU scheduling и распределение ресурсов
- Настройка обучения на нескольких GPU и нескольких узлах
- Динамическое масштабирование в зависимости от нагрузки инференса
- Мониторинг GPU и оптимизация затрат
MLOps
Полное управление жизненным циклом моделей
- Автоматизация пайплайнов обучения
- Реестр моделей и отслеживание экспериментов
- A/B-тестирование и канареечные деплои моделей
- Мониторинг производительности и обнаружение дрифта
Технические детали
Инфраструктура, которую мы строим
- GPU-кластеры — NVIDIA A100, H100, серия RTX на K8s
- Серверизация моделей — vLLM, TGI, Triton Inference Server
- Хранилище — высокопроизводительные NVMe для весов моделей и датасетов
- Сеть — InfiniBand / RoCE для мультинодового обучения
Инструменты и фреймворки
- Оркестрация — Kubernetes с GPU operator и device plugins
- MLOps — MLflow, Weights & Biases, собственные пайплайны
- Мониторинг — DCGM exporter, Grafana GPU-дашборды
- IaC — Terraform и Ansible для воспроизводимых GPU-окружений
Что вы получаете
Оценка
Мы анализируем ваши сценарии использования AI, требования к данным и инфраструктуру, чтобы спроектировать оптимальную GPU-конфигурацию.
Построение
Мы разворачиваем GPU-кластеры, настраиваем инфраструктуру серверизации моделей и выстраиваем MLOps-пайплайны.
Запуск
Мы деплоим ваши модели, настраиваем API и проводим нагрузочное тестирование для подтверждения готовности к продакшену.
Эксплуатация
Постоянный мониторинг, обновление моделей, оптимизация GPU и поддержка 24/7.
Почему self-hosted?
Приватность и compliance
Ваши данные не покидают вашу инфраструктуру. Полное соответствие требованиям.
Нулевая задержка
Никаких сетевых переходов к внешним API. Инференс на вашем оборудовании.
Полный контроль над моделями
Файн-тюнинг, версионирование и деплой кастомных моделей без привязки к вендору.
Предсказуемость затрат
Фиксированные затраты на инфраструктуру вместо непредсказуемой оплаты за токены.
Как начать
Гибридная модель: настройка по T&M ($50/час) + ежемесячная подписка на управление и поддержку.
Часто задаваемые вопросы
Мы разворачиваем любые open-source модели — LLaMA, Mistral, Falcon, Qwen, DeepSeek и другие. Также поддерживаем дообученные и кастомные модели.
Не обязательно. Мы можем развернуть на вашем существующем оборудовании, подготовить облачные GPU-инстансы (AWS, GCP, Lambda Labs) или помочь с закупкой on-prem GPU-серверов.
Self-hosted даёт полную конфиденциальность данных, отсутствие оплаты за токены и возможность дообучения моделей. При масштабировании это значительно дешевле API-решений.
Да. Мы настраиваем пайплайны дообучения с использованием LoRA, QLoRA или полного файн-тюнинга в зависимости от объёма данных и требований. Ваши данные остаются на вашей инфраструктуре.
Базовое развёртывание занимает 1–2 недели. Полная настройка MLOps с пайплайнами обучения и мониторингом — обычно 3–4 недели.
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации
Свяжитесь с нами по электронной почте или по телефону
Или закажите телефонный звонок, чтобы получить ответы на все ваши вопросы
Или закажите телефонный звонок, чтобы получить ответы на все ваши вопросы