Решение сокращает время запуска ИИ-проектов до трех минут и вдвое снижает потребность в GPU
Запускайте и сопровождайте ИИ-приложения на своих серверах.
под управлением Deckhouse
в высоконагруженных ИТ-системах
Deckhouse предоставляет общую инфраструктуру для корпоративных ассистентов, систем поиска по документам и других ИИ-приложений. Платформа управляет запуском инференса, доступом приложений к моделям и распределением ресурсов GPU. Команда Deckhouse отвечает за совместимость и поддержку компонентов решения.
Укажите модель и приоритет: время ответа, пропускная способность или их баланс. Платформа подберёт конфигурацию из доступных профилей с учётом ресурсов и политик, выделит GPU, доставит файлы модели и запустит сервис.
У каждого приложения — свой ключ доступа, список разрешённых моделей и лимиты. Шлюз направляет OpenAI-совместимые запросы к локальному инференсу или внешним провайдерам. Несколько приложений могут использовать один сервис, если подходят его настройки и производительность.
Контейнерам можно выделить долю GPU, целый ускоритель или сразу несколько, а ВМ — целую видеокарту напрямую. Режим зависит от доступной памяти и изоляции. Число реплик сервиса инференса меняется автоматически в заданных границах.
Версию модели и параметры запуска можно сохранить для повторного развёртывания сервиса. Для проверки запуска и диагностики сбоев доступны статус сервиса, ошибки, число реплик и показатели GPU.

Deckhouse Platform Core обеспечивает работу кластера. Расширение «Управление GPU» подключает ускорители к нагрузкам, а «Сервисы ИИ-инференса» предоставляет каталог моделей, управляет запуском инференса и шлюзом доступа. Через него приложения обращаются к локальному инференсу или разрешённым внешним провайдерам.
Обосновать закупки и спланировать бюджет на платформу, оборудование и сопровождение по мере роста числа ИИ-проектов.
Запускать новые ИИ-проекты и распространять успешные приложения на подразделения, учитывая стоимость и сроки внедрения.
Контролировать себестоимость внедрения, обновления и сопровождения ИИ-продукта у заказчиков.
Решение состоит из базового продукта и всех нужных расширений для запуска и сопровождения ИИ-приложений на своих серверах. Вы можете получить новые возможности для решения своих задач, используя дополнительные расширения.
Базовая редакция Deckhouse Platform для запуска и эксплуатации контейнеров и виртуальных машин.
Повышайте полезную загрузку GPU-парка за счёт автоматического подбора конфигураций — от доли карты до нескольких GPU для одной задачи
Запускайте ИИ‑модели как готовые сервисы: Deckhouse автоматически подбирает конфигурацию, масштабируется под нагрузку и контролирует работу каждого из них
Наши эксперты обладают широким опытом работы в построение инфраструктуры под самые разные задачи для компаний любого масштаба.
Порекомендуем партнёров, которые обладают необходимой экспертизой, подтверждённой сертификатом Deckhouse.
Команда инженеров всегда готова прийти на помощь — устранить аварию или проконсультировать в нужный момент.
Решение сокращает время запуска ИИ-проектов до трех минут и вдвое снижает потребность в GPU
Рассказываем, что нового появилось в Deckhouse Kubernetes Platform: от прозрачного управления расходами и контроля целостности до разделения прав доступа в интерфейсе и отказоустойчивой наблюдаемости.
Платформа набрала 693 балла, обойдя аналоги более чем на 100 пунктов. Эксперты высоко оценили встроенную безопасность, NoOps-подход и работу в закрытых контурах
Цена зависит от состава решения, объёма приобретаемых прав и условий поддержки. При расчёте учитываем уже приобретённые права и согласованный объём работ по внедрению и сопровождению.
Необязательно, рекомендуемый состав зависит от того, чего не хватает в инфраструктуре. Например, если в вашей ИТ-системе уже настроен инференс, «Управления GPU» может быть достаточно.
Перед заменой действующей ИИ-платформы сравним ограничения и затраты на сопровождение. Если вы уже используете Deckhouse Platform, проверим совместимость расширений и учтём приобретённые права.
Решение поддерживает ускорители NVIDIA и MetaX C500/C550. Для MetaX нужны выделенные узлы с программным обеспечением производителя. Совместимость модели, движка инференса и ускорителя необходимо проверять отдельно для каждой конфигурации. Например, способы разделения зависят от GPU, драйвера и версии поставки: MIG и MPS требуют совместимой конфигурации, а TimeSlicing не изолирует память.
Да. Для работы внутри закрытой сети потребуется заранее подготовить образы, файлы моделей и зависимости. Локальный инференс не требует внешнего API. Если подключён внешний провайдер, интернет потребуется: запросы к нему выходят за пределы закрытой сети.
Приложение разрабатывает ваша команда или поставляет партнёр; они же отвечают за подключение данных и качество ответов. На платформе можно размещать инструменты обучения и экспериментов, но полный MLOps-цикл в состав решения не входит.