Делим GPU между командами через vGPU и MIG, разворачиваем Kubernetes с GPU Operator и запускаем LLM и другие модели в продакшен. Как часть Master Cloud или на отдельной инфраструктуре.
Настраиваем каждый слой: от виртуализации GPU до мониторинга моделей в продакшене.
Разделяем физические GPU на виртуальные для разных задач: обучение, инференс, разработка.
Настраиваем полный пайплайн: от обучения до инференса через API с автоскейлингом.
Прозрачность: утилизация GPU, качество инференса, алерты на деградацию.
Проверенный Open Source стек. Никаких вендорлоков — полный контроль на вашей стороне.
On-premise GPU-серверы для моделей, которые нельзя выносить в облако. Строгие SLA на latency инференса.
Виртуализируем GPU, чтобы несколько команд работали на одних серверах. Каждый видит свой vGPU.
Подбираем число GPU и память под размер модели, настраиваем квантизацию и параллелизм. LLM и RAG работают внутри вашего контура, данные не уходят наружу.
Настраиваем обучение и инференс CV-моделей. Потоковая обработка видео, edge-деплой.