Сервер для нейросетей
Обучение, дообучение и инференс нейросетей на выделенном GPU-сервере. Подберём видеокарту под вашу задачу и бюджет — от RTX 4090 до A100 и H100 — и развернём в собственном дата-центре в Москве. Данные остаются в РФ.
Подбор под задачу
Какая задача → какая GPU
Ориентир по видеокарте под типовые сценарии. Точную конфигурацию соберём под вашу модель, датасет и бюджет.
| Задача | Рекомендуемая GPU | Страница |
|---|---|---|
| Инференс LLM 7–32B, Stable Diffusion | RTX 4090 (24 ГБ) | Сервер с RTX 4090 → |
| Инференс 70B, дообучение, fine-tuning | A100 (80 ГБ) | Сервер с A100 → |
| Обучение крупных моделей, R&D | H100 (80 ГБ) | Сервер с H100 → |
Нужна другая карта (RTX 3090, A6000, L40S, мульти-GPU) — соберём под задачу.
Обучение и инференс
Две разные задачи — два подхода
Обучение / fine-tuning
Нужны VRAM и скорость: A100/H100, ECC-память, NVLink под большие модели и датасеты.
Инференс
Важны задержка и стоимость: RTX 4090 или A100 под нужную нагрузку и число запросов.
Готовое окружение
CUDA/cuDNN, PyTorch/TensorFlow, Docker с GPU — развернём под ваш пайплайн.
Данные в РФ
Модели и данные остаются в нашем ЦОД в Москве — приватность и 152-ФЗ.
Вопросы и ответы
Частые вопросы
Какой сервер нужен для обучения нейросети?
Для обучения важны объём VRAM и скорость GPU. Небольшие модели и дообучение (LoRA) идут на RTX 4090, серьёзный тренинг — на A100/H100 с ECC и NVLink. Подберём под архитектуру и датасет.
А для инференса?
Инференс дешевле обучения: 7–32B модели работают на одной RTX 4090, 70B — на 2×4090 или A100. Соберём конфигурацию под нужную задержку и нагрузку.
PyTorch, TensorFlow, CUDA — всё настроите?
Да, развернём драйверы NVIDIA, CUDA/cuDNN и нужный стек (PyTorch, TensorFlow, JAX), Docker с GPU. Дадим готовое окружение под ваш пайплайн.
Чем выгоднее облака?
Фиксированная цена в месяц вместо почасовой: при постоянной загрузке выделенный GPU-сервер заметно дешевле. Плюс данные и модели не уходят в чужие облака — важно для 152-ФЗ и коммерческой тайны.
Можно масштабировать?
Да: начать с одной карты и нарастить до мульти-GPU или перейти на A100/H100 по мере роста задач. Поможем спланировать.
Подобрать сервер под нейросети
Опишите задачу (обучение или инференс, какая модель/фреймворк) — подберём GPU и назовём цену. Бесплатно.