🛠 Рассказываем, как сэкономить ресурсы без потери производительности
Генеративные модели помимо качественных данных требуют мощной инфраструктуры для работы. Однако развертывание и дообучение таких моделей часто превращается в квест: нужно настраивать серверы, ставить драйверы, распределять ресурсы и решать бесконечные DevOps-задачи. Сервис Evolution ML Inference решает большинство из этих проблем и помогает быстро и без лишних затрат запускать в облаке ML- и DL-модели. В этой статье разберем его основные возможности.
Широкая поддержка и простота запуска
Evolution ML Inference работает с Hugging Face — это платформа с большой библиотекой готовых моделей с открытым кодом. Их все можно использовать, чтобы создать свою нейросеть. При этом вам не придется настраивать и обучать модель с нуля. Запуск инференса в облаке занимает 2–5 минут: достаточно выбрать модель и указать нужные параметры.
Еще Evolution ML Inference позволяет запускать свои модели через Docker. Вы упаковываете обученную нейросеть в контейнер со всеми зависимостями, загружаете образ в облако, а сервис разворачивает его с помощью команды docker run. Это дает полный контроль над средой и моделью, включая выбор фреймворков и версий. Модель работает как API, а вы платите только за время ее работы. Такой подход актуален для любых кастомных нейросетей — главное, чтобы образ был правильно собран.
Сервис также поддерживает популярные среды исполнения:
- vLLM умеет эффективно распределять память GPU, чтобы большие языковые модели работали быстрее.
- TGI (Text Generation Inference) подходит для чат-ботов и других NLP-задач, где нужно работать с текстом.
- Ollama запускает языковые модели из своей библиотеки (вроде Llama 3.1 или Gemma 3).
- Diffusers помогает создать нейросеть, которая умеет генерировать изображения.
Мощная и масштабируемая инфраструктура
Evolution ML Inference позволяет использовать в работе топовые видеокарты: V100, A100 и H100. Эти графические процессоры подходят для всего: от классического машинного обучения до самых современных генеративных моделей. Главное достоинство этих GPU — тензорные ядра NVIDIA, которые ускоряют матричные операции. Благодаря этому генеративные модели обучаются очень быстро.
Объем и скорость памяти — еще одно важное преимущество этих видеокарт. GPU V100 и A100 используют память HBM2, а H100 — более быструю HBM3. Это позволяет загружать ресурсоемкие модели типа DeepSeek R1 на 70B параметров. Для ее развертывания требуется сразу четыре карты H100, причем данные передаются на огромной скорости. Например, у H100 она доходит до 3 ТБ/с.
Оптимальное использование ресурсов и экономия денег
Для легковесных моделей достаточно нескольких GB видеопамяти, поэтому на обычной виртуальной машине с GPU большая часть ресурсов карты остается неиспользованной. Cloud.ru решает эту проблему с помощью Shared GPU — эта технология позволяет арендовать только нужный объем видеопамяти и платить за реальное использование, а не за весь ресурс видеокарты.
Дополнительно сэкономить помогут и настройки масштабирования. В Serverless-режиме можно установить минимальное число работающих экземпляров (вплоть до 0). Если к модели нет запросов, она переходит в режим ожидания, оплата приостанавливается.. При поступлении нового запроса модель быстро запускается и обрабатывает его. Например, моделям 7B достаточно 10–15 секунд. Это удобно, если нагрузка неравномерная, например, если ваш чат-бот активно работает днем, но ночью простаивает. В результате вы платите только за реальное время использования.
Автоматизация и отсутствие технических сложностей для пользователя
Сервис сам следит за обновлениями и настройками. Вам не придется искать актуальный драйвер для видеокарты или налаживать работу сервера. Просто загрузите модель и запустите ее. Если что-то пойдет не так, техническая команда облачного провайдера оперативно решит проблему.
Как Evolution ML Inference поможет вашему бизнесу:
- Простое развертывание моделей и их интеграция в собственные продукты — запускайте AI-решения за минуты без сложных настроек.
- Поддержка популярных фреймворков (PyTorch, TensorFlow и др.) — разработчики используют уже знакомые инструменты.
- Автомасштабирование под нагрузку — в зависимости от настроек, указанных пользователем, сервис сам увеличивает или уменьшает мощность при росте запросов, избегая простоев и потери клиентов.
- Безопасность и изоляция данных — работайте с конфиденциальной информацией без риска утечек.
- Интеграция с облаком Cloud.ru — легко сочетайте AI с другими сервисами: хранение данных, аналитика и т. д.
Листайте дальше, чтобы перейти на сайт Evolution ML Inference и получить бесплатную консультацию по работе с сервисом.