Server ICT » ai-Инфраструктура

AI-инфраструктура под ваши задачи: от GPU-сервера до MLOps-платформы

Полный цикл от команды, которая понимает и железо, и ML. Поставим серверы, развернём платформу. Ваши инженеры занимаются моделями, а не инфраструктурой.

Обсудить задачу

Кому нужна AI-инфраструктура

Для компаний, где ML-команда уже есть, а инфраструктуры или MLOps ещё нет

ML-команда есть, MLOps пока нет

DevOps помогает, но GPU и пайплайны не его профиль

1
Выросли из облака

Счета растут. Поможем перейти на своё железо

2
Нужна экспертиза или усиление команды

Сделаем под ключ или подключимся к проекту

3
Данные нельзя в облако

ФЗ-152, PCI DSS или внутренние политики безопасности

4

Какие проблемы решаем

Вот с чем к нам обычно приходят. И что мы делаем

Проблема	Что делаем	Что получаете
ML-команда тратит время на инфраструктуру Эксперименты в ноутбуках, в prod каждый раз с нуля	MLOps-платформа Kubeflow, пайплайны, Model Registry	Команда занимается моделями Инфраструктура просто работает
Модель готова, в prod не выкатить Нет понятного пути из эксперимента в сервис	Inference-контур KServe, автоскейлинг, мониторинг	Модель в проде за часы Не за недели
GPU простаивают или конфликтуют Нельзя безопасно разделить между командами	Разделяем GPU MIG, квоты, изоляция	До 3х больше задач На том же железе
Своя команда загружена или нанимать рано Нет времени строить, нет ресурсов на найм	Делаем под ключ Железо + платформа + документация	Результат за недели Без найма и отвлечения команды

Виртуализация GPU

NVIDIA MIG, passthrough, vGPU. Изоляция и распределение ресурсов между командами
Подробнее
Kubernetes GPU

NVIDIA Device Plugin, GPU Operator. Оркестрация ML-задач и автоскейлинг через HPA/KEDA
Подробнее
MLOps-платформа

Kubeflow, ML-пайплайны, Model Registry, KServe. Автоматизация от эксперимента до production
Подробнее
Мониторинг

Prometheus, Grafana, алерты. Загрузка GPU, состояние кластера и сервисов в реальном времени
Подробнее
Инфраструктура как код

Ansible, Terraform, IaC. Воспроизводимое развёртывание и масштабирование кластеров
Подробнее
Документация и обучение

Runbook, инструкции, консультации. Чтобы ваша команда работала сама
Подробнее

Ответим в рабочее время. Срочно? Напишите в Telegram

Примеры проектов

Несколько примеров из практики, чтобы было понятнее, как это работает

Средний бизнес

EdTech · 2×A100

Задача: ML-команда из 5 человек, MLOps нет, эксперименты в ноутбуках

Решение: Kubeflow + MIG, пайплайны, Model Registry, документация

Команда сама выкатывает модели в prod
Production Inference

E-commerce · 4×L40S

Задача: Inference API для рекомендательной системы, 10к запросов/час

Решение: KServe + Kubernetes, автоскейлинг, мониторинг

Латентность <50ms Стабильная работа под нагрузкой
Усиление команды

Финтех · 8×H100

Задача: Своя инфраструктура есть, нужна экспертиза по Kubeflow и MLOps

Решение: Подключились на 2 месяца, настроили платформу, обучили команду

Передали с документацией Команда работает сама