Сервер для нейросети: GPU под локальный ИИ
Сервер под вашу нагрузку, а не «максимум с витрины»
Считаем, сколько мощности нужно модели: размер, контекст, число одновременных пользователей, нужен ли fine-tuning. Подбираем GPU-серверы, проверяем готовность площадки и настраиваем запуск моделей. Сроки поставки закладываем в план честно.
Что делаем
Самая дорогая ошибка в локальном ИИ - купить железо «на глаз»: карты не тянут нужную модель или половину времени простаивают. Мы начинаем с профиля нагрузки: какая модель, сколько пользователей одновременно, какой длины документы, будет ли дообучение. По нему подбираем GPU, процессоры, память, хранилище и сеть, проверяем, выдержит ли серверная питание и охлаждение, и настраиваем запуск моделей. Пилот можно начать на доступном или арендованном железе, а закупку делать, когда нагрузка понятна.
Профиль нагрузки
Модель, длина контекста, одновременные пользователи, inference или ещё и дообучение - от этого зависит всё остальное.
Спецификация серверов
GPU, CPU, память, хранилище и сеть под ваш профиль, с запасом на рост, но без переплаты за простой.
Готовность площадки
Питание и охлаждение GPU-узлов, место в стойке, резервирование. Узнаём до закупки, а не после доставки.
Запуск и оркестрация
Развёртывание моделей, при необходимости Kubernetes с поддержкой GPU, мониторинг загрузки и очередей.
Что входит в работу
Работы по подбору и запуску - по задаче, смета за 1–2 дня. Стоимость железа - отдельной сметой поставщика.
- Профиль нагрузки по вашим сценариям
- Спецификация GPU-серверов и варианты по бюджету
- Проверка площадки: питание, охлаждение, стойка, сеть
- План закупки с учётом сроков поставки
- Настройка запуска моделей и мониторинга
- Рекомендации по масштабированию при росте нагрузки
Как работаем
- 01
Требования
Разбираем, какие данные нельзя выносить: персональные данные, коммерческая тайна, объекты КИИ. Фиксируем требования службы ИБ и сценарий, ради которого нужен ИИ.
- 02
Архитектура контура
Где живут модели, база знаний и журналы, кто к чему имеет доступ, как контур связан с вашими системами. Схему согласуем с ИБ до закупки железа.
- 03
Пилот внутри периметра
4–8 недель на реальной задаче: модель, документы, роли. Критерии приёмки - доля верных ответов со ссылкой на источник, скорость, эскалации человеку - фиксируем заранее.
- 04
Дообучение и масштабирование
Если базовой модели с поиском по документам не хватает - дообучаем на ваших данных. Добавляем пользователей, сценарии и мощности по мере нагрузки.
- 05
Сопровождение
Мониторинг, обновление моделей и базы знаний, разбор инцидентов. Контур и код остаются у вас.
Вопросы
Какие видеокарты нужны для локальной нейросети?
Зависит от модели и нагрузки: для пилота небольшой модели хватает одной-двух карт, для десятков одновременных пользователей и дообучения - больше. Считаем по профилю нагрузки, а не по топовой модели из каталога.
Можно ли начать без покупки серверов?
Да: пилот запускаем на доступном железе или арендованном GPU-сервере в РФ. Покупаем, когда понятна реальная нагрузка.
Вы поставляете оборудование?
Мы готовим спецификацию и помогаем с выбором поставщика, учитывая сроки и доступность карт. Стоимость железа идёт отдельной сметой.
Контур работает - дальше поддержка
После запуска берём контур на сопровождение: обновление моделей и базы знаний, мониторинг, инциденты и доработки по договору или SLA.
Другие направления разработки
- Закрытый контур ИИАрхитектура периметра для моделей и данных: роли, журналы, сегменты сети. Под 152-ФЗ и требования ИБ - до закупки GPU.
- Локальная LLM на ваших серверахОткрытая языковая модель внутри периметра: корпоративный ИИ-чат по вашим документам, API для систем, роли и журналы.
- Дообучение моделейFine-tuning открытой LLM на ваших данных: терминология, формат ответов, классификация. Внутри периметра, с проверкой качества.