Спикер
Илья Васильченко
директор по технологическому развитию и стратегии «Турбо Облака»
На вебинаре обсудим:
запуск ИИ-пилота без собственной DevOps-команды с контролем моделей, данных, доступов и SLA
переход от фиксированных расходов на GPU к оплате по фактической нагрузке без затрат на простой
организацию доступа к ИИ для бизнес-подразделений через единый API, самообслуживание, лимиты и бюджеты
практические кейсы бизнес-заказчиков и результаты применения ИИ-сервисов
различия между сервисами Inference Platform и Foundation Model Hub, а также выбор решения под конкретные бизнес-задачи
ИИ-проект редко тормозит модель — чаще всего дело в инфраструктуре. Типовой путь до прода занимает 3–9 месяцев. Для этого нужно собрать технологический стек, нанять и адаптировать ML-инженеров и DevOps-специалистов, организовать администрирование GPU-серверов и пройти согласования с информационной безопасностью. Всё это время бизнес несёт расходы, а проект ещё не приносит выручку.
При этом GPU закупаются с расчётом на пиковую нагрузку и простаивают большую часть времени, а мониторинг доступности серверов не показывает, как модель работает в качестве сервиса и окупается ли она.
На вебинаре разберём альтернативный подход с помощью управляемого бизнес-сервиса, в котором инфраструктура уже собрана. А также покажем, как организовать полный жизненный цикл ИИ-проекта: от дообучения модели до работы под нагрузкой в проде.