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.cloud команда сталкивалась с нехваткой свободной GPU-песочницы, 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.cloud можно спроектировать инфраструктуру под конкретные задачи и требования к доступу.