AI-інфраструктура та GPU-потужності
Запуск моделей, черги задач, API-доступ і спільні GPU-пули. Підбираємо конфігурацію під тип обробки й частоту використання, а не під максимальний прайс.
Запуск моделей
Розгортаємо моделі генерації зображень і відео, транскрибації та синтезу мовлення. Налаштовуємо ComfyUI з готовими workflow або власний пайплайн під ваш процес.
- text-to-image та image-to-video
- text-to-video і обробка відеопослідовностей
- speech-to-text, субтитри, синтез мовлення
- Локальний запуск або хмарні GPU
GPU-інфраструктура
Підбираємо тип відеокарти під задачу: для більшості генеративних сценаріїв надлишкова потужність не дає пропорційного приросту швидкості.
- Вибір GPU під модель і обсяг задач
- Оптимізація використання відеопамʼяті
- Пакетна обробка задач
- Моніторинг завантаження карток
Спільні GPU-ресурси
Кілька проєктів працюють в одному обчислювальному пулі з ізоляцією задач і власними квотами. Це знімає потребу оплачувати відеокарту цілодобово заради кількох годин роботи.
- Оплата за свою частку ресурсів
- Ізольовані задачі та окремі ключі
- Квоти й пріоритети в черзі
- Перехід на виділений GPU за потреби
API-доступ
Моделі стають звичайним HTTP-сервісом: ваш застосунок надсилає задачу й отримує результат через вебхук або посилання на файл.
- REST API з ключами доступу
- Вебхуки про завершення задачі
- Ліміти запитів на клієнта
- Приклади інтеграції
Черги обробки
Довгі задачі не блокують інтерфейс. Черга розподіляє навантаження, зберігає статуси та дає змогу відстежувати прогрес.
- Пріоритети задач
- Повтори при збоях
- Статуси та історія виконання
- Захист від перевантаження воркерів
Автоматичне масштабування
Кількість воркерів змінюється разом із чергою: у пік додаються потужності, у простій — вивільняються.
- Масштабування за довжиною черги
- Обмеження максимальної вартості
- Швидкий старт воркерів
- Плавне завершення задач
Private deployment
Якщо дані не можуть залишати ваш контур — розгортаємо моделі на вашій інфраструктурі й передаємо керування вашій команді.
- Розгортання у вашому середовищі
- Ізольована мережа та доступи
- Документація й передача знань
- Підтримка за окремою домовленістю
Виділений GPU чи спільний пул
Обидва варіанти робочі — питання лише в тому, наскільки рівномірне ваше навантаження.
Виділений GPU
- Уся потужність картки доступна одному проєкту
- Передбачуваний час відповіді під постійним навантаженням
- Оплата йде цілодобово, незалежно від використання
- Має сенс при стабільному потоці задач
Спільний пул
- Ресурси розподіляються між кількома проєктами
- Оплата за фактично потрібну частку
- Черга з квотами й пріоритетами
- Має сенс при нерівномірному навантаженні
Гарантованої економії не існує: якщо задачі йдуть безперервно, виділена карта може виявитися вигіднішою. Тому ми спершу дивимося на профіль навантаження.
Підбір моделі інфраструктури
Концептуальний калькулятор без оплати. Він не показує точну ціну — лише підказує, який варіант розглянути першим.
Генерація зображень і відео, інференс великих моделей
Профіль навантаження
Помірний
Рекомендована модель
Спільний GPU-пул
Що варто розглянути
Навантаження нерівномірне, тому виділена картка більшу частину часу простоюватиме. Спільний пул дає доступ до GPU з оплатою за свою частку ресурсів.
- Доступ до GPU без оренди цілої картки
- Черга з квотами під ваш проєкт
- Можливість перейти на виділені ресурси пізніше
Результат є орієнтиром, а не комерційною пропозицією. Точна вартість залежить від моделей, розмірів файлів, вимог до часу відповіді й обраного провайдера — тому розраховується індивідуально.
Потрібні GPU-потужності під конкретну задачу?
Опишіть, які моделі використовуєте та який обсяг задач очікуєте — підготуємо варіант конфігурації й розрахунок.