Инференс моделей машинного обучения сегодня стал частью повседневных бизнес-процессов. Компании используют ML для обработки изображений, анализа данных, работы с LLM и построения интеллектуальных сервисов. При этом использование локальных GPU всё чаще ограничивает гибкость и приводит к перерасходу бюджета.
Облачный AI/ML-инференс на базе vGPU позволяет запускать модели быстрее, масштабироваться под нагрузку и платить только за реально используемые ресурсы. В этой статье разберём, как организовать инференс в Cloupard в Казахстане и выстроить управление инфраструктурой с учётом принципов FinOps.
Кому подойдёт этот сценарий
Целевая аудитория:
DevOps- и ML-инженеры, которые разворачивают инференс-нагрузки (API для моделей, классификация данных, обработка изображений, запросы к LLM) в тестовых и продуктивных средах, где важны масштабируемость, стабильность и контроль расходов.
Типовые задачи:
● запуск инференса на GPU и vGPU в облаке;
● быстрое увеличение или снижение вычислительных ресурсов;
●автоматизация управления виртуальными машинами;
● оптимизация затрат и устранение простоя GPU.
Примеры использования:
— Финансовая компания перенесла инференс моделей из собственного дата-центра в vGPU-облако Cloupard. Это позволило масштабировать ресурсы в периоды пиковых запросов и сократить расходы за счёт оплаты только активного времени работы.
— В IT-команде стартапа был настроен автоматический запуск и остановка vGPU-виртуальных машин. В результате исчезли неиспользуемые инстансы, а расходы на инфраструктуру стали предсказуемыми и прозрачными.
Как запустить AI/ML-инференс в Cloupard
1. Выбор вычислительных узлов с vGPU
Cloupard предоставляет вычислительные ресурсы на базе NVIDIA RTX A4000 (8 GB) и NVIDIA Tesla M10 (8 GB). Эти решения подходят для инференса ML-моделей и задач ускоренной обработки данных.
При создании виртуальной машины необходимо выбрать регион размещения и конфигурацию с поддержкой GPU.
Полезные материалы:
2. Развёртывание виртуальной машины с vGPU
Виртуальные машины создаются через панель управления Elastic Cloud Cloupard.
При настройке указываются:
●тип узла с vGPU;
●количество vCPU;
● объём оперативной памяти под инференс-нагрузку.
Доступны конфигурации до 22 vCPU и 256 GB RAM, что позволяет запускать даже ресурсоёмкие модели.
Важно учитывать, что изменение параметров CPU и RAM требует остановки виртуальной машины. Этот момент необходимо заранее закладывать в сценарии масштабирования и автоматизации.
Полезные материалы:
3. Автоматизация управления инфраструктурой
Cloupard позволяет управлять виртуальными машинами как через веб-интерфейс, так и через API. Это даёт возможность интегрировать управление ресурсами в CI/CD-процессы и автоматизировать жизненный цикл ВМ с помощью скриптов.
Для инференс-сценариев рекомендуется использовать шаблоны виртуальных машин и настраивать автоматический запуск и остановку ресурсов в зависимости от нагрузки.
Полезные материалы:
4. Сети и балансировка инференс-нагрузки
Для повышения безопасности можно создать отдельную виртуальную сеть под инференс или подключить виртуальные машины к существующей сети.
Для распределения запросов используются встроенные балансировщики Elastic Cloud, которые поддерживают:
●локальные и геораспределённые сценарии;
●поминутную тарификацию;
● бесплатные балансировщики для локальных сетей.
Полезные материалы:
5. FinOps и контроль расходов
Биллинг в Cloupard Elastic Cloud построен по принципу прозрачности: стоимость виртуальной машины отображается заранее, а оплата начисляется только за фактическое время использования ресурсов.
Для снижения затрат рекомендуется:
● автоматизировать запуск и остановку vGPU-виртуальных машин;
● отключать ресурсы сразу после завершения инференс-задач;
● использовать бесплатный 7-дневный тест, чтобы подобрать оптимальную конфигурацию без переплат.
Полезные материалы:
6. Масштабирование инференса с помощью Kubernetes
Для более сложных архитектур и высоких нагрузок Cloupard предлагает Kubernetes-кластеры. Такой подход позволяет динамически добавлять и удалять GPU-узлы и гибко адаптировать инфраструктуру под требования инференса и SLA.
Полезные материалы:
Результат для бизнеса
Использование Cloupard для AI/ML-инференса в Казахстане позволяет:
● масштабировать GPU-ресурсы под реальную нагрузку;
● платить только за активное время работы инфраструктуры;
● автоматизировать управление виртуальными машинами и сетями;
● централизованно контролировать балансировку, биллинг и ресурсы через панель управления или API.
Ограничения, которые важно учитывать:
● изменение CPU и RAM требует остановки виртуальной машины;
● для критичных сервисов рекомендуется резервирование ресурсов и использование балансировщиков нагрузки.
Следующие шаги:
— настройка алертов на рост нагрузки и расходов;
— тестирование разных конфигураций для поиска оптимального соотношения цены и производительности;
— интеграция управления инфраструктурой в CI/CD.
* Изображение создано с использованием ИИ (искусственного интеллекта).
* Изображение создано с использованием ИИ (искусственного интеллекта).