RU

Собираем домашний сервер для локальных LLM на доступных GPU (NVIDIA CMP 50HX)

Привет! Меня зовут Александр Щербаков, я DevOps-инженер в X5 Tech. В одной из прошлых статей я рассказывал о домашних серверах на потребительском же…

proxmoxllm-моделиinferencegpudevopscmp 50hxlinuxдомашний серверинференсвидеопамять
Habr
RU

Что делать, если доступ к Claude пропал, а на нем уже завязан рабочий процесс?

Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака. С начала октября у российских пользователей Claude снова начали блокироваться аккаунты. Для тех, кто поль…

claudeanthropicclaude-codellmllm-моделиapiopenai apigpuинференсself-hosted llm
Habr
RU

Что и как меняется в ИТ-инфраструктуре при внедрении ИИ?

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав Шершульский, я советник генерального директора Группы Rubytech по инновационным проектам и ИИ. Отвечая на вопрос,…

искусственный интеллектииии-агентыgpucerebrasинтерконнектnvlinkчиплетultra ethernetпак
Habr
RU

На чём стоят армянские ИИ-фабрики: энергия и три вектора

15 сентября Армения на десять дней осталась без российского газа — и пережила это на иранском бартере. Именно на этой энергосистеме работают обе ИИ-…

арменияaigpugpu вычисленияit-инфраструктурааналитикаразбордата-центрыcloud
Habr
RU

Российский нейрочип от НТЦ «Модуль»

Разбираю единственный серийный российский нейрочип — НТЦ «Модуль», 27 лет в серии. Что он умеет по даташиту и в реальных внедрениях — от больниц и Р…

нейропроцессоримпортозамещениемикроэлектроникаинференсинференс-чипllmнейросетьвычислениявычисления в gpugpu
Habr
RU

Рынок вычислений в России, Казахстане и Беларуси

Сколько вычислительной мощности реально у России, Казахстана и Беларуси — и что из этого доступно CTO прямо сейчас. Прайсы: аренда H100 от 342 ₽/час…

aicloudgpuаналитикадата-центры россиидата-центрыразборбеларуськазахстанроссия
Habr
RU

От 6 часов до 20 минут: как мы ускорили коллаборативную модель в рекомендациях Авито

Привет, я Салават Динмухаметов, senior ML-engineer в команде рекомендаций Авито . В статье расскажу, как мы изменили систему рекомендаций на главной…

рекомендательные системыколлаборативная фильтрацияэмбеддингиmlopskafkagpukubeflow
Habr
RU

[Перевод] Как устроены LLM: разбираем на примере 3-уровневой абстракции

Чтобы оптимизировать производительность больших языковых моделей (LLM), необходимо понимать весь программный стек. Мне не удалось найти подробн…

LLMgpuмасштабированиеоптимизацияобучение с подкреплениеминференс
Habr
RU

Железо для ИИ: почему стандартный сервер не справится и как мы проектировали аппаратный стек ПАК

Привет, Хабр! Продолжаем цикл про инфраструктуру для ИИ-задач. В первой статье мы разбирали стратегический вопрос: что проще и выгоднее — собирать с…

gpuпакllmинференсnvidianvlinkmigpsuскала-рцод
Habr
RU

GPUGO 2.0: Что мы поменяли во второй версии платформы

Первая версия позволила проверить саму идею аренды GPU в реальной работе. Но постепенно стало понятно: если продолжать добавлять новые возможности п…

rtx 5090облачная инфраструктурааренда gpuновая версияgpuоблачный хостингоблачные сервисывидеокартымашинное обучениемощности в аренду
Habr
RU

Два года, один человек, 66 контейнеров: как я построил AI‑платформу на железе под столом

Привет, Хабр. 26 августа 2024 года я получил у BotFather первый токен и написал кривой телеграм‑бот с одной моделью — обычн…

self-hostedдомашний серверdockermikrotikbgppostgresqlprometheusgiteagpuollama
Habr
RU

Почему профессиональная GPU стоит впятеро дороже игровой с той же начинкой

Привет, Хабр! На связи Илья Мартысь из Рег.облака. Видеокарты RTX 5090 и RTX PRO 6000 Blackwell собраны на одном кристалле. Разница в цене — почти в…

видеокартыоблачные сервисывыделенные серверыдрайвержелезопамятьgpuvramоблакооблачные технологии
Habr
RU

Распределённые вычисления: гарантия завершения на исполнителях, которые вам ничего не должны

Если вы ведете pet‑проекты, требующие большого количества вычислений, то наверняка сталкивались с проблемой их - вычислений - оркестрации. Содержать…

распределённые системыотказоустойчивостьMLOpsgpuархитектура повоспроизводимость моделейоркестрацияобучение моделейоблачные вычисленияпроектирование
Habr
RU

[Перевод] Масштабирование LLM: от одного чипа до ЦОДа. Глава 5. Инференс

Предыдущая глава Ну а теперь рассмотрим, как нам применить обученный трансформер. И применение уже обученной модели сильно отличается от тренировки,…

llmaimlgpugpu вычисленияанализ и проектирование системmlops
Habr