Когда AI нужен свой контур
Когда AI нужен свой контур Друзья, корпоративный AI редко начинается сразу с большой инфраструктуры. Сначала команда пробует нейросеть на отдельных задачах. Потом подключает внутренние документы, базу знаний, CRM, техническую документацию. И довольно быстро эксперимент превращается в рабочий сервис, от которого уже ждут стабильности, скорости и нормальной работы с корпоративными данными. На этом этапе появляются уже вполне инфраструктурные вопросы: нужен ли GPU, где хранить данные, какие сервисы оставить на CPU, когда одного сервера становится мало и как масштабировать систему без полного переезда. Универсальной конфигурации для AI нет. Для одного проекта главным ресурсом станет GPU, для другого важнее окажутся оперативная память, быстрые NVMe, хранилище или сеть между узлами. А по мере роста один сервер может постепенно превратиться в кластер с разделением ролей между вычислениями, данными, API и другими сервисами. Отдельная тема — безопасность. Выделенный сервер сам по себе ещё не делает систему защищённой. Нужны разграничение прав, сегментация сети, контроль доступа, резервное копирование и понимание того, какие данные могут передаваться во внешние сервисы. В новой статье разобрали, как меняется инфраструктура, когда AI перестаёт быть экспериментом и становится рабочей корпоративной системой, когда действительно нужен GPU, в какой момент появляется кластер и почему начинать лучше с задачи, а не с выбора оборудования. Читать статью: https://dcestt.ru/blog/ai-infrastructure?utm_source=max&utm_medium=social&utm_campaign=ai_infrastructure&utm_content=full_article