😎 Статья для тех, кто занимается запуском моделей машинного и глубокого обучения.
Облачные технологии позволяют запускать AI-модели и обогащать сервисы возможностями искусственного интеллекта за часы, а не недели. Пользователь облака получает готовое окружение для запуска моделей в пару кликов и платит только за реально используемые ресурсы графического процессора. В статье расскажем о четырех ключевых факторах, которые раньше замедляли внедрение AI-решений, и как облачный сервис Evolution ML Inference от Cloud.ru решает их.
Фактор 1. Запуск модели требует больше ресурсов, чем планировали
Чтобы протестировать модель, нужно подготовить локальный сервер с GPU: установить на него библиотеки, драйверы, разобраться с API и, возможно, настроить дополнительные интеграции. Evolution ML Inference убирает все эти шаги, потому что в нем уже настроена среда исполнения. Получается, что модель, даже очень большая, запускается за считанные минуты.
Evolution ML Inference ускоряет запуск. Не нужно тратить часы на ручную сборку окружений и интеграцию с фреймворками. Все работает с популярными библиотеками Diffusers, Transformers или через простой API-запрос без настройки FastAPI или Flask.
Фактор 2. Модель расходует ресурсы даже при низкой активности
Одна из ключевых проблем при промышленной эксплуатации AI-моделей — нерациональное потребление вычислительных мощностей. Часто развернутая модель продолжает занимать дорогостоящие GPU-ресурсы, даже если нет нагрузки. Особенно актуально для компаний, которые находятся на этапе тестирования и пилотного внедрения AI-решений.
Evolution ML Inference предлагает три подхода:
✅ Shared GPU помогает экономить ресурсы. Запускайте модели и платите за фактически занятую видеопамять, например, 16 GB vRAM, вместо целого GPU.
✅ Сервис Evolution ML Inference позволяет настраивать вертикальное масштабирование по мере роста количества запросов, возможен автоматический запуск дополнительных экземпляров.
✅ В режиме Serverless сервис автоматически прекращает использовать модель, если нет запросов. Контейнер с моделью переходит в режим ожидания и быстро запускается снова, когда поступают новые запросы. Например, для моделей 7В на запуск уходит 10–15 секунд. При этом пока модель не используется, вы не платите за ресурсы.
Фактор 3. Без масштабирования модель не выдерживает роста нагрузки
Если вы успешно протестировали модель на небольших объемах данных и локальном GPU, при промышленном внедрении можно столкнуться с неприятными сюрпризами. Например, сервер начнет зависать, если нагрузка окажется выше, чем изначально закладывали. Приходится долго ждать, добавлять серверы вручную — все это приводит к простоям.
Сервис Evolution ML Inference дает возможность указать гибкие настройки масштабирования. Система сама добавляет вычислительные мощности при росте нагрузки. Вы можете:
✅ Задать минимальное и максимально допустимое количество экземпляров модели.
✅ Указать тип масштабирования: по количеству запросов в секунду (RPS) или по числу параллельных запросов (Concurrency). Превышение любого из этих лимитов автоматически активирует дополнительное масштабирование.
Фактор 4. Замена модели требует полной пересборки
Не всегда выбранная модель идеально соответствует требованиям. Иногда выясняется, что точность недостаточно высока или скорость генерации оставляет желать лучшего. При замене одной модели на другую придется заново настраивать всю рабочую среду: от переустановки библиотек до повторного тестирования всех интеграций.
Решение от Evolution ML Inference:
✅ Готовый каталог инструментов. Практически любые решения из Hugging Face уже настроены и готовы к работе. Поддержка различных архитектур: LLM, диффузионные модели, классификаторы.
✅ Интеграция с собственными решениями по API. Это позволяет свободно встраивать функциональность сервиса в существующие приложения и IT-инфраструктуры.
Evolution ML Inference принадлежит Cloud.ru, одному из ведущих провайдеров облачных сервисов и AI‑технологий. Доступ к инференсу моделей открывается сразу после оплаты ресурсов. А еще вам будет доступна бесплатная круглосуточная поддержка реальных специалистов, а не ботов.
Листайте дальше, чтобы перейти на сайт Cloud.ru и получить бесплатную консультацию.