#нейросети
Как использовать облачные ресурсы для решения задач по ИИ и машинному обучению. Какую видеокарту выбрать и возможна ли аренда gpu в облаке. Что вообще из себя представляют современные нейросети и что такое LLM. Серия статей по использованию облачной инфраструктуры с графическими картами Nvidia.
09 сентября, 2026
Как правильно оценить объем VRAM для запуска LLM
Что именно определяет расход видеопамяти и почему подобрать GPU только по объему памяти для работы с LLM не всегда сработает. Разберем влияние длины контекста, KV-кэш, количество одновременно обрабатываемых запросов, batch size и другие параметры.
27 августа, 2026
Как запустить локальную LLM с RAG системой на своем сервере
Пошагово разбираем, как развернуть локальную RAG-систему на своем GPU-сервере, для примера будем использовать наши облачные GPU-серверы с NVIDIA L4 24GB. Для запуска моделей локально, будем использовать vLLM, для работы с базой знаний и запросами — Open WebUI.
03 декабря, 2025
Выбираем видеокарту для ИИ до 24GB: обзор и сравнение NVIDIA L4 и T4
Сравниваем видеокарты для работы с нейросетями NVIDIA T4 16GB и её обновление в виде NVIDIA L4 24Gb. Детально про технические характеристики, проверим реальную производительность в задачах машинного обучения и разберемся, какая из них лучше справляется с инференсом больших языковых моделей и другими ML-задачами. Это поможет понять, стоит ли в 2026 году выбирать устаревшую T4 или лучше присмотреться к L4.
02 декабря, 2025
Ноябрьский дайджест: тестируем S3 и развиваем GPU-платформу
В ноябре тестируем наше S3 хранилище, открыли предзаказ на новейшие GPU NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition 96GB и cнизили стоимость аренды сервера с видеокартой NVIDIA L4 24GB. А также написали новые статьи и сделали ряд апдейтов облачной платформы в ноябре.
13 ноября, 2025
Как использовать GPU сервер на максимум для работы с нейросетями
В статье рассказываем, как устранить бутылочное горлышко в работе серверов с GPU и заставить работать видеокарту для ИИ более чем на 90%.