Настроим AI инфраструктуру в компании

Закупим/настроим оборудование, развернем и настроим ПО и LLM модели, предоставим доступ сотрудникам, настроим регулярную отчетность

  • Не заблокируют
  • Дешевле облака в разы
  • Окупаемость за год
  • Ничего не утечет из компании
  • Ускорится разработка
  • Всё под вашим контролем

Знаем как настроить

vLLM HuggingFace llama.cpp GPUStack NVDIAI RTX 3060/3090/4090+ NVIDIA A100/B100+

Три причины владеть своей AI-инфраструктурой

Никто не заблокирует

Облачные API могут ограничить, замедлить или отключить — и ваша компания встанет вместе с ними. Свой инференс работает всегда: без лимитов провайдера и зависимости от чужого uptime.

1М токенов за 3 ₽, а не $3

ИИ не будет дешеветь. Средняя стоимость 1М токенов - 3$. Свой инференс на vLLM даёт фиксированную и предсказуемую стоимость за 1М токенов — мы добились 3 рубля за 1М токенов

Нет юридического риска утечек

Промпты, код и внутренние документы не уходят третьим лицам. Инференс, логирование и хранение — внутри вашей сети. Вы сами решаете кому выдать доступ, на какой трафик реагировать алертом.

Как проходит работа

1

Аудит

Анализ текущего состояния: потребности, задачи, ожидания, inference-стек (модели, GPU, конфигурация vLLM, метрики throughput и latency)

2

Настройка оборудования

Донастройка оборудования или закупка оборудования под задачу (мощность, цена, доступная мощность площадки)

3

Настройка ПО

Запуск ПО для управления доступом, моделями. Тюнинг параметров vLLM: batching, KV-cache, tensor parallelism, quantization, scheduler.

4

Нагрузочное тестирование

Валидация изменений под реальной нагрузкой. Проверка стабильности latency и throughput под ожидания

5

Отчёт

Детальный отчёт с метриками до/после, рекомендациями и планом дальнейших улучшений.

6

Поддержка

Опциональная ежемесячная поддержка: performance review, повторные бенчмарки, корректировка конфигов.

Наш кейс: 1 млрд ток/сутки на 4×(2×RTX 3090)

Мы построили и эксплуатируем production-инференс на vLLM: 100 tok/s на пользователя, собственный балансировщик, полный контроль за потреблением пользователей. 3 ₽ за 1М токенов — себестоимость Вся история — в серии «Наш опыт».

1 млрд токенов/сутки (пиковая нагрузка)
100 tok/s на каждого пользователя
3 ₽ за 1M токенов
2.5 кВт мощность фермы

Тарифы

Экспресс-аудит

90 000 ₽ разово

3–5 рабочих дней

Аудит текущего inference-стека, список bottleneck'ов, прогноз по ускорению/экономии, план работ.

  • Анализ текущего inference-стека
  • Выявление bottleneck'ов
  • Прогноз ускорения и экономии
  • План оптимизации
  • Детальный отчёт

Для команд, которые хотят понять потенциал оптимизации без обязательств.

Заказать аудит
Популярный

Разовая настройка vLLM

от 220 000 ₽ разово

1–3 недели

Полная настройка vLLM под конкретный стек: batching, KV-cache, tensor parallelism, квантизация.

  • Всё из аудита
  • Настройка vLLM-конфигурации
  • Оптимизация batching и KV-cache
  • Настройка tensor parallelism
  • Подбор квантизации
  • Нагрузочное тестирование
  • Отчёт с метриками до/после

Для типового сценария: 1 модель, 1 окружение, один inference pipeline.

Заказать настройку

Настройка + поддержка

от 390 000 ₽ разово + от 70 000 ₽/мес

3–5 недель + ежемесячно

Расширенная настройка multi-node/multi-tenant + ежемесячный performance review и сопровождение.

  • Всё из разовой настройки
  • Multi-node и multi-tenant
  • Распределённый инференс
  • Настройка observability
  • Ежемесячный performance review
  • Повторные бенчмарки
  • Корректировка конфигов
  • Приоритетная поддержка

Для сложных инфраструктур: multi-node, multi-tenant, несколько моделей.

Обсудить проект

Сравнение подходов

Делать самостоятельноУзкий тюнинг (наша услуга)Полный managed-аутсорс
Временные затратыВысокие временные затраты, Риск ошибок, Нет экспертизыРазовые затратыВысокая стоимость, Потеря контроля, Vendor lock-in
ПреимуществаПолный контроль, Нет внешних затратВаш контроль: никто не заблокирует, без vendor lock-in, 1М токенов за 10 ₽ — дешевле облака, Данные не покидают компанию, Измеримый результат, быстрый ROI, Передача знаний — стек работает вашей командойПолная передача ответственности, Предсказуемая стоимость
НедостаткиВысокие временные затраты, Риск ошибок, Нет экспертизыРазовые затратыВысокая стоимость, Потеря контроля, Vendor lock-in

Калькулятор ROI

Оцените потенциальную экономию от тюнинга vLLM

Результаты

Прогноз throughput: 360 req/s
Экономия GPU: -40%
Экономия в месяц: $3,200
Экономия в год: $38,400

Часто задаваемые вопросы

Оставить заявку

Заполните форму — мы свяжемся в течение 24 часов.

Готовы взять AI-инфраструктуру под свой контроль?

За 3–5 дней разберём ваш стек, замерим «до» и покажем, сколько вы переплачиваете и где риски по контролю и данным. 90 000 ₽ — и вы точно знаете, что делать.