70%
Отдача GPU вместо 30%
1 день
До готовой инфраструктуры для AI/ML
40%
Экономии по сравнению с самостоятельной сборкой
Сценарии использования
Запуск LLM и AI-сервисов локально
- Централизованное управление AI-проектами
- Эффективное потребление ресурсов GPU
- Встроенное прикладное ПО для запуска AI-моделей
Построение контура для работы ML-инженеров и аналитиков данных
- Изолированные окружения для каждой команды и проекта
- Встроенное прикладное ПО для ML
- Рабочее окружение за 1 час, а не за неделю
Ключевые функции
Управление GPU
- Централизованный интерфейс
- Распределение ресурсов между командами, управление правами и изоляция окружений
- Дробление ресурсов GPU технологиями MIG, Time-Slicing и MPS — аналог vGPU для систем виртуализации
- Встроенный мониторинг и алертинг
Прикладной софт для ML и анализа данных
- JupyterHub — многопользовательская среда для ноутбуков и экспериментов
- Apache Airflow — оркестрация ML-пайплайнов и задач
- MLflow — трекинг экспериментов, управление версиями моделей, Model Registry
- S3-хранилище — хранение датасетов, артефактов и моделей
- PostgreSQL — реляционная база для метаданных
- Gitea — внутренний Git-репозиторий
Прикладной софт для запуска LLM
- KServe — высокопроизводительный инференс с поддержкой современных инференс-бекендов LLM
- KubeRay — распределенный запуск задач с масштабированием на несколько серверов
- Встроенная балансировка нагрузки и автомасштабирование LLM
- Отказоустойчивость запущенных LLM
Преимущества Nova AI
Эффективное использование GPU-ресурсов
- Больше AI-задач на существующем оборудовании
- Снижение затрат на закупку новых GPU
- Прозрачный контроль использования ресурсов
Быстрый вывод AI-сервисов в production
- Готовая AI/ML-платформа за 1 день
- Быстрое развертывание LLM и AI-сервисов
- Стандартизированная архитектура для production
- Встроенные инструменты безопасности и мониторинга
Оптимизация ручных операций
- Снижение числа ручных операций
- Снижение зависимости от узких компетенций в ИТ-команде
- Предсказуемая эксплуатация платформы
- Поддержка и развитие решения со стороны вендора
Единая платформа для AI-команд
- Централизованное управление всеми AI-проектами
- Единые процессы для ML-инженеров и Data Scientists
- Отсутствие конфликтов между командами за вычислительные мощности
Эффективное использование GPU-ресурсов
Быстрый вывод AI-сервисов в production
Оптимизация ручных операций
Единая платформа для AI-команд
- Больше AI-задач на существующем оборудовании
- Снижение затрат на закупку новых GPU
- Прозрачный контроль использования ресурсов
Получите триал
Протестируйте платформу в своей инфраструктуре
