Инфраструктура для AI‑ и ML‑задач

GPU-серверы, кластеры и managed-окружения для обучения моделей, инференса и работы с данными. Подберем конфигурацию под вашу задачу — от экспериментов до продакшена.

Подобрать конфигурацию Получить консультацию →

NVIDIA

GPU: A100, L40S, RTX 4090

NVMe

Быстрые хранилища для датасетов

<15 мин

Время реакции поддержки

24/7

Мониторинг и администрирование

Возможности

Все для ML-пайплайна

От подготовки данных до деплоя модели в продакшен — инфраструктура, которая не тормозит процесс

GPU-серверы для обучения

Выделенные серверы с NVIDIA A100 и L40S. Многоузловое обучение с RDMA-связностью между нодами для распределенных задач.

Инференс-кластеры

Оптимизированные конфигурации для продакшен-инференса. Low-latency сетевые каналы и автомасштабирование под нагрузку.

Хранилища для датасетов

NVMe-массивы для быстрого доступа к данным при обучении. S3-совместимое объектное хранилище для долгосрочного хранения.

Managed-окружение

Преднастроенные окружения: CUDA, PyTorch, TensorFlow, Jupyter. Мы настраиваем и поддерживаем — вы фокусируетесь на моделях.

Изолированная среда

Выделенные серверы без соседей. Физическая изоляция данных для задач с повышенными требованиями к безопасности и 152-ФЗ.

Мониторинг GPU

Отслеживание утилизации GPU, температуры, потребления памяти. Алерты при аномалиях. Полная видимость состояния кластера.

Конфигурации

Готовые конфигурации для AI/ML

Типовые конфигурации с возможностью кастомизации. Индивидуальные сборки — по запросу

Эксперимент

Для экспериментов

Разработка и тестирование моделей, файн-тюнинг небольших LLM, прототипирование.

GPU1× NVIDIA RTX 4090

VRAM24 ГБ

CPU16 vCPU

RAM64 ГБ DDR5

Диск1 ТБ NVMe

Канал1 Гбит/с

от 45 000 ₽ /мес

⚠️ Цена ориентировочная

Запросить

Популярный

Обучение

Для обучения моделей

Полноценное обучение, дообучение LLM, computer vision, NLP на больших датасетах.

GPU2× NVIDIA A100

VRAM2× 80 ГБ HBM2e

CPU64 vCPU

RAM256 ГБ DDR5

Диск4 ТБ NVMe

Канал10 Гбит/с

от 180 000 ₽ /мес

⚠️ Цена ориентировочная

Запросить

Корпоративный

Кластер под задачу

Многоузловые кластеры для масштабного обучения, мультимодальных моделей и продакшен-инференса.

GPU4–8× A100 / L40S

VRAMдо 640 ГБ

CPUдо 256 vCPU

RAMдо 1 ТБ DDR5

ДискNVMe + S3

СетьInfiniBand / RDMA

По запросу

Индивидуальная конфигурация

Обсудить проект

Сценарии

Для каких задач подходит

Типовые сценарии, которые мы покрываем. Если вашего нет — подберем решение индивидуально

Обучение LLM и Foundation-моделей

Кластеры с NVLink и InfiniBand для распределенного обучения. Поддержка DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP.

Computer Vision

GPU-серверы для задач детекции, сегментации, классификации. Быстрые хранилища для больших датасетов изображений.

NLP и рекомендательные системы

Обучение и инференс моделей для анализа текстов, ранжирования, персонализации. Embedding-серверы.

Продакшен-инференс

Оптимизированные серверы для обслуживания моделей с минимальной задержкой. TensorRT, vLLM, Triton Inference Server.

Data Engineering

Серверы для ETL-пайплайнов, предобработки данных, feature engineering. Spark, Dask, Ray на выделенных ресурсах.

MLOps и эксперименты

Инфраструктура для MLflow, Weights & Biases, Kubeflow. CI/CD пайплайны для моделей, версионирование данных.

Технологии

Стек и платформы

Совместимость с основными ML-фреймворками и инструментами

PyTorch / TensorFlow

Преднастроенные окружения с последними версиями фреймворков, CUDA и cuDNN.

Kubernetes + GPU

GPU-оператор для Kubernetes, автоскейлинг инференс-подов, мониторинг ресурсов.

JupyterHub

Многопользовательский Jupyter с доступом к GPU. Готовые ноутбуки для быстрого старта.

NVIDIA CUDA / TensorRT

Полный стек NVIDIA: CUDA Toolkit, cuDNN, NCCL, TensorRT для оптимизации инференса.

S3-хранилище

Объектное хранилище для датасетов, чекпойнтов моделей и артефактов экспериментов.

MLflow / W&B

Трекинг экспериментов, версионирование моделей, реестр артефактов на вашей инфраструктуре.

Процесс

Как мы подбираем инфраструктуру

От задачи к работающему решению — за несколько дней, а не недель

ШАГ 01

Анализ задачи

Выясняем тип модели, объем данных, требования к латентности и бюджет. Определяем, нужен ли один сервер или кластер.

Консультация ТЗ Benchmarks

ШАГ 02

Подбор конфигурации

Подбираем GPU, объем RAM, тип хранилища и сетевую топологию. Учитываем рост нагрузки и возможность масштабирования.

GPU NVMe RDMA Сайзинг

ШАГ 03

Развертывание и настройка

Устанавливаем ОС, драйверы, CUDA, фреймворки. Настраиваем сеть, мониторинг, доступы. Передаем вам готовое окружение.

CUDA Docker Monitoring

ШАГ 04

Поддержка и масштабирование

Мониторим утилизацию GPU, помогаем с оптимизацией. При росте задач — масштабируем кластер без простоя.

24/7 SLA 99.95% Scale-up

Инфраструктура, на которую можно положиться

Дата-центр Tier III в Москве. Собственная команда инженеров.

99.95%

SLA Uptime