Asosiy kontentga o'tish

Xususiy, o'z serveridagi LLMlar

AI modellarini o'z infratuzilmangizda to'liq ma'lumotlar maxfiyligi, tezkor inferens va masshtabda bashorat qilinadigan xarajatlar bilan joylashtiring va ishga tushiring.

Biz nima taklif qilamiz

LLM joylashtirish

Modellarni o'z infratuzilmangizda ishga tushiring

  • Open-source LLMlarni joylashtirish (LLaMA, Mistral, Falcon va boshq.)
  • On-prem yoki xususiy bulutda joylashtirish
  • Modellarni versiyalash va orqaga qaytarish imkoniyati
  • Model xizmat ko'rsatish uchun API gateway

GPU ish yuklari boshqaruvi

GPU foydalanishini va o'tkazuvchanligini maksimal darajaga yetkazing

  • Kubernetes GPU rejalashtirish va resurslarni taqsimlash
  • Ko'p GPU va ko'p tugunli o'qitish sozlamalari
  • Inferens yukiga qarab dinamik masshtablash
  • GPU monitoring va xarajatlarni optimallashtirish

MLOps

Modelning to'liq hayot tsiklini boshqarish

  • O'qitish pipeline'larini avtomatlashtirish
  • Modellar reyestri va tajribalarni kuzatish
  • Modellar uchun A/B testlash va kanareyik joylashtirishlar
  • Ishlash monitoringi va drift aniqlash

Texnik tafsilotlar

Biz quradigan infratuzilma

  • GPU klasterlar — K8s da NVIDIA A100, H100, RTX seriyasi
  • Model xizmat ko'rsatish — vLLM, TGI, Triton Inference Server
  • Saqlash — model og'irliklari va datasetlar uchun yuqori o'tkazuvchanlikli NVMe
  • Tarmoq — ko'p tugunli o'qitish uchun InfiniBand / RoCE

Vositalar va freymvorklar

  • Orkestrlash — GPU operator va device plugin'lar bilan Kubernetes
  • MLOps — MLflow, Weights & Biases, maxsus pipeline'lar
  • Monitoring — DCGM exporter, Grafana GPU dashboardlari
  • IaC — takrorlanadigan GPU muhitlari uchun Terraform va Ansible

Siz nima olasiz

01AI ish yuklari uchun GPU yoqilgan Kubernetes klasteri
02Avtomatlashtirilgan model joylashtirish va xizmat ko'rsatish pipeline
03GPU foydalanish va model ishlashi monitoring dashboardi
04To'liq hujjatlashtirish va jamoa o'qitish
05Doimiy qo'llab-quvvatlash va infratuzilma optimizatsiyasi
Biz qanday ishlaymiz
01

Baholash

Biz AI foydalanish holatlaringiz, ma'lumotlar talablari va infratuzilmangizni tahlil qilib, to'g'ri GPU konfiguratsiyasini loyihalaymiz.

02

Qurish

Biz GPU klasterlarni tayyorlaymiz, model xizmat ko'rsatish infratuzilmasini joylashtiramiz va MLOps pipeline'larni sozlaymiz.

03

Joylashtirish

Biz modellaringizni joylashtiramiz, API'larni sozlaymiz va ishlab chiqarishga tayyorligini ta'minlash uchun ishlash testlarini o'tkazamiz.

04

Boshqarish

Doimiy monitoring, modellarni yangilash, GPU optimallashtirish va 24/7 qo'llab-quvvatlash.

Nima uchun self-hosted?

Ma'lumotlar maxfiyligi va muvofiqlik

Ma'lumotlaringiz infratuzilmangizdan chiqmaydi. Mahalliy talablarga to'liq muvofiqlik.

Nol kechikish

Tashqi API'larga tarmoq o'tishlari yo'q. Inferens o'z qurilmangizda ishlaydi.

Modellar ustidan to'liq nazorat

Fine-tuning, versiyalash va maxsus modellarni vendor lock-in'siz joylashtirish.

Xarajatlar bashoratlilik

Bashorat qilib bo'lmaydigan token boshiga to'lov o'rniga infratuzilma uchun belgilangan xarajatlar.

Qanday boshlash kerak

Gibrid model: T&M sozlash ($50/soat) + boshqaruv va qo'llab-quvvatlash uchun oylik obuna.

$50/soatSozlash
$1,000/oy danOylik qo'llab-quvvatlash
Biz bilan bog'laning
GPU mutaxassisi
50+ modellar
100% maxfiylik
24/7 qo'llab-quvvatlash

Ko'p beriladigan savollar

Biz har qanday open-source modelni joylashtiramiz — LLaMA, Mistral, Falcon, Qwen, DeepSeek va boshqalar. Shuningdek, fine-tuning qilingan va maxsus modellarni ham qo'llab-quvvatlaymiz.

Shart emas. Biz mavjud qurilmangizda joylashtira olamiz, bulutli GPU instanslarni (AWS, GCP, Lambda Labs) tayyorlay olamiz yoki on-prem GPU serverlarni sotib olishda yordam bera olamiz.

Self-hosted to'liq ma'lumotlar maxfiyligini, token uchun to'lovsizlikni va modellarni fine-tuning qilish imkoniyatini beradi. Masshtabda bu API asosidagi yechimlardan ancha arzon.

Ha. Biz ma'lumotlar hajmi va talablariga qarab LoRA, QLoRA yoki to'liq fine-tuning yordamida pipeline'larni sozlaymiz. Ma'lumotlaringiz o'z infratuzilmangizda qoladi.

Oddiy joylashtirish 1–2 hafta davom etadi. O'qitish pipeline'lari va monitoring bilan to'liq MLOps sozlash odatda 3–4 hafta vaqt oladi.

Qayerdan boshlashni bilmayapsizmi?

Bepul DevOps yetuklik baholashini o'ting, darajangizni bilib oling va shaxsiy tavsiyalar oling.

Baholashni boshlash
Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz bilan bog'laning
illustration

Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz bilan bog'laning

Elektron pochta yoki telefon orqali biz bilan bog'laning

sales@proximaops.io

+ 998 77 077 077 3

Telegram

WhatsApp

Yoki barcha savollaringizga javob olish uchun qo'ng'iroq buyurtma qiling

Yoki barcha savollaringizga javob olish uchun qo'ng'iroq buyurtma qiling