AI-инфраструктура и GPU-мощности
Запуск моделей, очереди задач, API-доступ и общие GPU-пулы. Подбираем конфигурацию под тип обработки и частоту использования, а не под максимальный прайс.
Запуск моделей
Разворачиваем модели генерации изображений и видео, транскрибации и синтеза речи. Настраиваем ComfyUI с готовыми workflow или собственный пайплайн под ваш процесс.
- text-to-image и image-to-video
- text-to-video и обработка видеопоследовательностей
- speech-to-text, субтитры, синтез речи
- Локальный запуск или облачные GPU
GPU-инфраструктура
Подбираем тип видеокарты под задачу: для большинства генеративных сценариев избыточная мощность не даёт пропорционального прироста скорости.
- Выбор GPU под модель и объём задач
- Оптимизация использования видеопамяти
- Пакетная обработка задач
- Мониторинг загрузки карт
Общие GPU-ресурсы
Несколько проектов работают в одном вычислительном пуле с изоляцией задач и собственными квотами. Это снимает необходимость оплачивать видеокарту круглосуточно ради нескольких часов работы.
- Оплата за свою долю ресурсов
- Изолированные задачи и отдельные ключи
- Квоты и приоритеты в очереди
- Переход на выделенный GPU при необходимости
API-доступ
Модели становятся обычным HTTP-сервисом: ваше приложение отправляет задачу и получает результат через вебхук или ссылку на файл.
- REST API с ключами доступа
- Вебхуки о завершении задачи
- Лимиты запросов на клиента
- Примеры интеграции
Очереди обработки
Длинные задачи не блокируют интерфейс. Очередь распределяет нагрузку, хранит статусы и позволяет отслеживать прогресс.
- Приоритеты задач
- Повторы при сбоях
- Статусы и история выполнения
- Защита от перегрузки воркеров
Автоматическое масштабирование
Количество воркеров меняется вместе с очередью: в пик добавляются мощности, в простой — освобождаются.
- Масштабирование по длине очереди
- Ограничение максимальной стоимости
- Быстрый старт воркеров
- Плавное завершение задач
Private deployment
Если данные не могут покидать ваш контур — разворачиваем модели на вашей инфраструктуре и передаём управление вашей команде.
- Развёртывание в вашей среде
- Изолированная сеть и доступы
- Документация и передача знаний
- Поддержка по отдельной договорённости
Выделенный GPU или общий пул
Оба варианта рабочие — вопрос лишь в том, насколько равномерна ваша нагрузка.
Выделенный GPU
- Вся мощность карты доступна одному проекту
- Предсказуемое время ответа под постоянной нагрузкой
- Оплата идёт круглосуточно, независимо от использования
- Имеет смысл при стабильном потоке задач
Общий пул
- Ресурсы распределяются между несколькими проектами
- Оплата за фактически нужную долю
- Очередь с квотами и приоритетами
- Имеет смысл при неравномерной нагрузке
Гарантированной экономии не существует: если задачи идут непрерывно, выделенная карта может оказаться выгоднее. Поэтому мы сначала смотрим на профиль нагрузки.
Подбор модели инфраструктуры
Концептуальный калькулятор без оплаты. Он не показывает точную цену — только подсказывает, какой вариант рассмотреть первым.
Генерация изображений и видео, инференс больших моделей
Профиль нагрузки
Умеренный
Рекомендуемая модель
Общий GPU-пул
Что стоит рассмотреть
Нагрузка неравномерная, поэтому выделенная карта большую часть времени будет простаивать. Общий пул даёт доступ к GPU с оплатой за свою долю ресурсов.
- Доступ к GPU без аренды целой карты
- Очередь с квотами под ваш проект
- Возможность перейти на выделенные ресурсы позже
Результат является ориентиром, а не коммерческим предложением. Точная стоимость зависит от моделей, размеров файлов, требований ко времени ответа и выбранного провайдера — поэтому рассчитывается индивидуально.
Нужны GPU-мощности под конкретную задачу?
Опишите, какие модели используете и какой объём задач ожидаете — подготовим вариант конфигурации и расчёт.