Распространенная дилемма при росте ИИ-продукта:
• либо закупать собственное GPU-оборудование
• либо арендовать выделенные мощности и платить независимо от реальной загрузки
Наш клиент Agentic Lab столкнулся с этим при развитии ИИ-помощника «Агата» — он помогает юристам анализировать тысячи документов и быстро находить нужные данные.
Решение
▶️«Агату» развернули на базе сервисов Cloud․ru.
▶️Для работы языковых моделей выбрали Evolution ML Inference с оплатой по модели pay-as-you-go. Сервис работает на разделяемых GPU-ресурсах (Shared GPU), которые автоматически выделяются под текущую нагрузку.
▶️Такой подход позволяет платить только за фактическое потребление. А при росте нагрузки инфраструктура масштабируется за 5–10 минут.
Подробнее о решении и результатах внедрения:
👈читайте на сайте