Как быстро проверять AI-гипотезы без отдельного GPU-сервера под каждый PoC? — 12 июня 2026 г. в 11:00:41.832
Как быстро проверять AI-гипотезы без отдельного GPU-сервера под каждый PoC? 👋 IBS занимается исследованиями и разработкой в области искусственного интеллекта. Команда запускает fine-tuning, тестирует пайплайны, создает прототипы сервисов и разворачивает прикладные AI PoC. 🎯 Компании был нужен единый управляемый GPU-контур для AI R&D, production API и проверки новых сценариев. 📌 До перехода на единый AI-контур в immers.cloudбодной GPU-п команда сталкивалась с нехваткой своесочницы, долгой подготовкой инфраструктуры под новые PoC и необходимостью выделять отдельный сервер под каждую задачу. 🔁 Решением стал единый AI-контур в immers.cloud. Для проекта развернули инфраструктуру под смешанную AI-нагрузку: — GPUStack для управления моделями и инстансами; — vLLM для высокопроизводительного запуска LLM; — 1 control plane и 4 GPU worker-узла; — конфигурации 2 × A100 80GB, 2 × 4 × RTX 3090 24GB, 1 × RTX 4090 24GB; — локальное хранение данных внутри приватного контура; — корпоративный доступ через VPN; — изолированный публичный прокси; — централизованный сбор метрик, алертинг и логирование. Что это дало команде: — единый R&D AI API-контур для экспериментов; — подключение новых PoC за часы, а не дни; — не нужно выделять отдельный GPU-сервер под каждый кейс; — проще подключать новые команды; — контур стал наблюдаемым и предсказуемым. 📲 В карусели — как IBS перешла от точечных GPU-решений к единой модели работы с AI-инфраструктурой. ➡️ Полный разбор кейса. ☁️ Если вашей команде нужен управляемый GPU-контур, в immers.cloudдачи и требо можно спроектировать инфраструктуру под конкретные завания к доступу.