Серверы для ИИ-задач под вашу нагрузку

Подберем, поставим и настроим сервер под обучение моделей, LLM и работу с данными.

главное изображение услуги

Виды серверов

Стартовый GPU-сервер
Сервер для обучения моделей
Сервер для LLM
Сервер для компьютерного зрения
Серверная инфраструктура / кластер
Проверить безопасность стрелка вниз
  • Стартовый GPU-сервер
  • Сервер для обучения моделей
  • Сервер для LLM
  • Сервер для компьютерного зрения
  • Серверная инфраструктура / кластер

Стартовый GPU-сервер

Кому подходит:

Компаниям, которые только запускают ИИ-направление, тестируют гипотезы, собирают пилот или хотят перенести часть вычислений на собственное оборудование.

Что из себя представляет:

Компактная серверная конфигурация с GPU-ускорением, достаточным объемом оперативной памяти и быстрыми накопителями для первых ИИ-нагрузок.

Что на нем можно делать:
  • тестировать ML-модели;
  • запускать пилотные ИИ-сервисы;
  • проводить эксперименты с данными;
  • использовать небольшие модели для инференса;
  • готовить инфраструктуру для дальнейшего масштабирования.

Сервер для обучения моделей

Кому подходит:

ML- и Data Science-командам, которым нужны стабильные вычислительные мощности для обучения, дообучения и регулярных экспериментов с моделями.

Что из себя представляет:

Производительный сервер с несколькими GPU, большим объемом оперативной памяти, быстрым хранилищем и усиленным охлаждением.

Что на нем можно делать:
  • обучать модели машинного обучения;
  • работать с большими датасетами;
  • дообучать нейросети;
  • запускать эксперименты параллельно;
  • ускорять работу исследовательских и продуктовых команд.

Сервер для LLM

Кому подходит:

Компаниям, которые хотят запускать языковые модели внутри собственной инфраструктуры и работать с корпоративными данными без передачи их во внешние сервисы.

Что из себя представляет:

Серверная конфигурация, рассчитанная на работу с большими языковыми моделями, быстрый доступ к данным и устойчивую обработку запросов.

Что на нем можно делать:
  • запускать LLM внутри компании;
  • дообучать языковые модели;
  • создавать корпоративных ИИ-ассистентов;
  • настраивать поиск по внутренним документам;
  • автоматизировать обработку текстов и обращений.

Сервер для компьютерного зрения

Кому подходит:

Промышленным предприятиям, ритейлу, логистике, службам безопасности и компаниям, которые работают с видео, изображениями и потоковыми данными.

Что из себя представляет:

GPU-сервер для обработки визуальных данных, анализа видеопотоков и работы с системами распознавания.

Что на нем можно делать:
  • анализировать видео в реальном времени;
  • распознавать объекты и события;
  • контролировать качество продукции;
  • обрабатывать изображения;
  • запускать системы видеоаналитики и мониторинга.

Серверная инфраструктура / кластер

Кому подходит:

Компаниям, которым одной серверной конфигурации уже недостаточно: крупным ИИ-командам, интеграторам, промышленным и корпоративным заказчикам.

Что из себя представляет:

Масштабируемая инфраструктура из нескольких серверов, объединенных в единую вычислительную среду.

Что на нем можно делать:
  • распределять ИИ-нагрузки между несколькими узлами;
  • запускать крупные ML- и LLM-проекты;
  • обслуживать несколько команд одновременно;
  • хранить и обрабатывать большие объемы данных;
  • развивать собственную private AI-инфраструктуру.

Этапы работ

  • Консультация
    Обсуждаем нагрузку, сроки, бюджет и текущую инфраструктуру.
  • Проработка ТЗ
    Фиксируем требования к производительности, хранению, сети, охлаждению и масштабированию.
  • Подбор сервера
    Предлагаем подходящую конфигурацию и объясняем, почему она подходит.
  • Поставка
    Организуем поставку оборудования и комплектующих.
  • Настройка и запуск
    Помогаем подготовить сервер к работе и вводу в эксплуатацию.

Кому это нужно?

ML- и Data Science-командам

Когда нужны собственные вычислительные мощности для обучения, тестирования и запуска моделей.

Компаниям, внедряющим LLM

Когда важно развернуть языковые модели внутри собственной инфраструктуры.

Промышленным предприятиям

Для видеоаналитики, контроля качества, предиктивной аналитики и обработки производственных данных.

Ритейлу и e-commerce

Для рекомендательных систем, прогнозирования спроса, персонализации и анализа клиентского поведения.

Финансовым организациям

Для скоринга, антифрода, обработки документов и внутренних ИИ-сервисов.

Интеграторам и разработчикам ИИ-решений

Когда нужно подобрать аппаратную основу под проект заказчика.

Что учитываем при подборе

  • тип нагрузки: обучение, инференс, LLM, компьютерное зрение, аналитика данных;
  • объем и формат данных;
  • требования к GPU;
  • объем оперативной памяти;
  • скорость дисковой подсистемы;
  • требования к хранению данных;
  • количество пользователей или запросов;
  • требования к сети;
  • возможность масштабирования;
  • энергопотребление и охлаждение;
  • совместимость с текущей инфраструктурой;
  • бюджет и сроки поставки.

Остались вопросы?
Наша команда поможет!

Оставьте заявку и расскажите о ваших потребностях, мы поможем подобрать сервер для вас

красный свет

Этот сайт использует файлы cookie, чтобы сделать ваш просмотр более удобным. Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете нашу Политику обработки файлов cookie