Мы запустили новый сервис Inference Platform — платформу для развёртывания и эксплуатации моделей искусственного интеллекта с поминутной тарификацией и автоскейлингом.
Зачем это нужно
Сегодня бизнес всё чаще использует ИИ: чат-боты, анализ данных, автоматизация поддержки, работа с документами и многое другое. Но чем ближе дело до реального внедрения, тем чаще выясняется, что главная сложность не в самой модели, а в том, как её запустить и поддерживать.
Обычно для работы с ИИ нужно развернуть инфраструктуру, настроить окружение, обеспечить GPU-ресурсы и продумать, как система будет вести себя под нагрузкой. Это требует времени и отдельной экспертизы, а сам запуск продукта может затягиваться на недели или месяцы. В «Турбо Облаке» для решения этой задачи мы запустили Inference Platform.
Как это работает
Пользователь загружает модель — свою или из внешнего источника. Платформа сама разворачивает необходимое окружение и делает модель доступной для использования без дополнительной настройки инфраструктуры.
В результате пользователь получает готовый сервис с доступом по URL, который можно интегрировать в существующие бизнес-приложения без изменения архитектуры. При этом не нужно думать о том, как распределяются ресурсы или как поддерживать стабильную работу сервиса — этим управляет сама платформа.
Это особенно важно для команд, которые хотят быстро проверить гипотезу или запустить новый сценарий использования ИИ без долгого этапа инфраструктурной подготовки.
Как решается вопрос нагрузки
В реальных сценариях ИИ-сервисы почти никогда не работают с равномерной нагрузкой. В течение дня количество запросов может сильно меняться: пики сменяются периодами низкой активности или полного отсутствия обращений. Inference Platform учитывает это автоматически. При росте нагрузки сервис увеличивает вычислительные ресурсы, при снижении — уменьшает их. Если запросов нет, ресурсы могут быть полностью освобождены.
Это позволяет поддерживать стабильную работу без необходимости держать инфраструктуру «с запасом» на пиковые нагрузки.
Как устроена модель затрат
В классическом подходе компания оплачивает выделенные ресурсы независимо от того, используются они или нет.
В Inference Platform используется поминутная тарификация. Оплата идёт только за фактическое использование ресурсов. В периоды простоя затраты не накапливаются.
Для сценариев с переменной нагрузкой это делает стоимость эксплуатации ИИ-продуктов более предсказуемой и управляемой.
Техническая основа платформы
В основе Inference Platform — GPU NVIDIA H200 SXM и высокоскоростная сеть InfiniBand. Такая инфраструктура позволяет работать не только с небольшими моделями, но и с крупными LLM.
Платформа поддерживает распределённый инференс, позволяя запускать модели объёмом до одного триллиона параметров с размещением на нескольких вычислительных узлах. При этом вся сложность работы с железом, сетью и распределением нагрузки остаётся внутри платформы и не требует участия пользователя.
Что это меняет для бизнеса
С практической точки зрения это означает, что команды могут запускать ИИ-модели быстрее и без отдельной инфраструктурной команды. Сокращается время между идеей и работающим сервисом, снижается стоимость экспериментов и упрощается масштабирование уже запущенных решений. Искусственный интеллект перестаёт быть отдельным инженерным проектом и становится прикладным инструментом, который можно подключить к продукту через API.
«Спрос на использование ИИ-моделей в бизнесе растёт, но для многих компаний основным барьером остаётся не только развертывание, сопровождение и масштабирование инфраструктуры, но и высокая стоимость вычислительного оборудования. Наш новый сервис Inference Platform снимает эту нагрузку и позволяет сосредоточиться на прикладных задачах. Мы даём возможность работать с моделями как с сервисом — быстро запускать, масштабировать и интегрировать их в бизнес-процессы без построения собственной инфраструктуры».
Дмитрий Подшибякин,
директор по продуктам «Турбо Облака»
Сервисы «Турбо Облака»
Продукты, упомянутые в этом материале, и другие релевантные решения:
Inference Platform
Управляемая платформа для быстрого запуска ИИ-моделей с поминутной тарификацией и автоскейлингом
Виртуальная инфраструктура с GPU
Облачные ресурсы с мощными графическими ускорителями NVIDIA для решения задач ML, Big Data и сложной графики
Физический сервер с GPU
Выделенные серверы без виртуализации с GPU для высокопроизводительных задач, включая нейросети, машинное обучение, работу с графикой
