«Турбо Облако» расширило инструменты для разработки и запуска ИИ-решений

Спрос на инфраструктуру для искусственного интеллекта растёт вместе с внедрением ИИ в бизнес-процессы. Согласно исследованию «Рынок IaaS в России: прогноз на 2026–2030 годы и позиционирование лидеров» международного агентства Apple Hills Digital, более 80% компаний отмечают влияние AI/ML на потребление инфраструктурных ресурсов, а у 24% опрошенных в 2025 году резко выросло использование GPU-инстансов. При этом сценарии внедрения различаются: одним компаниям достаточно подключить готовую модель к своему приложению, другим необходимо развернуть собственную модель или использовать GPU для более сложных вычислительных задач.

Для первого сценария в «Турбо Облаке» развивается Foundation Model Hub — сервис доступа к готовым языковым моделям через API. В каталоге появились модели DeepSeek-V4.1-Flash и GLM-5.3. Первая работает с текстом и изображениями, поддерживает контекст до 1 млн токенов и подходит в том числе для задач с использованием инструментов и ИИ-агентов. Вторая ориентирована на работу с текстом, поддерживает контекст до 400 тыс. токенов и показывает улучшенные результаты в программировании и агентских сценариях по сравнению с предыдущей версией. Доступ к обеим моделям предоставляется по стандартным тарифам соответствующих линеек: оплата начисляется только за фактически обработанные входящие, исходящие и кешированные токены. Это позволяет интегрировать модели в приложения и сервисы без самостоятельного развёртывания и сопровождения инфраструктуры для их работы.

Компаниям, которым необходимо запускать собственные модели на выделенных инстансах, доступна Inference Platform. Она позволяет загружать модели и контейнерные образы, запускать их в облачной среде и обращаться к ним через API. В платформе появилась возможность задавать расписание работы модели с учётом часового пояса и временных интервалов. Это удобно, например, для корпоративных ИИ-помощников, внутренних сервисов и других решений, которые используются преимущественно в рабочие часы. Модель автоматически становится доступна к началу заданного периода и отключается после его завершения. За пределами заданных интервалов сохраняется масштабирование в ноль: GPU не потребляют ресурсы, а плата за их работу не начисляется. Так компании могут подстраивать использование вычислительных мощностей под график бизнес-процессов и не оплачивать работу GPU в периоды, когда модель не нужна».

Для компаний, которым нужны графические ускорители для обработки запросов к ИИ-моделям, их дообучения и разработки ИИ-решений, в «Турбо Облаке» есть сервис «Виртуальная инфраструктура с GPU». Линейка графических ускорителей сервиса дополнилась новым — NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. GPU оснащён 96 ГБ видеопамяти GDDR7 с коррекцией ошибок ECC и пропускной способностью 1,6 ТБ/с. Такой объём памяти позволяет размещать на одном графическом ускорителе большие языковые модели, а в некоторых сценариях — обходиться без распределения одной модели между несколькими GPU. NVIDIA RTX PRO 6000 оснащён тензорными ядрами пятого поколения поддерживает форматы вычислений FP4, FP8, FP16 и FP32. В одной виртуальной машине можно использовать до восьми таких графических ускорителей, а готовые образы с CUDA, PyTorch, TensorFlow, vLLM и Triton Inference Server помогают быстрее подготовить среду для работы. RTX PRO 6000 дополняет линейку NVIDIA L4, L40S и H200, позволяя подобрать конфигурацию под задачи и требования проекта.

Татьяна Миронова, директор по продуктам компании «Турбо Облако»: «Сегодня для бизнеса важно не просто экспериментировать с искусственным интеллектом, а находить способы применять его в реальных процессах — от автоматизации рутинных операций до создания новых цифровых продуктов. Для этого компаниям нужны гибкие технологические решения, которые позволяют проверять гипотезы, выбирать подходящие модели и масштабировать успешные проекты без необходимости каждый раз перестраивать инфраструктуру. Мы последовательно развиваем наши ИИ-сервисы, чтобы у бизнеса было больше возможностей пройти этот путь — от первой идеи до работающего решения».