Облакотека
AI/ML-инференс на vGPU в облаке: как ускорить, автоматизировать и сэкономить
AI/ML-инференс на vGPU в облаке: как ускорить, автоматизировать и сэкономить
Машинное обучение выходит из лабораторий: всё чаще задачи инференса приходится запускать не на локальных GPU, а в облаке. DevOps и ML-инженеры хотят управлять инфраструктурой гибко и платить только за реально использованные ресурсы. В статье — практические шаги по запуску и оптимизации AI/ML-инференса на vGPU в Облакотеке с учётом FinOps.
Сценарий пользователя
Кто сталкивается: DevOps и ML-инженеры, которые внедряют инференс (например, обработку изображений, запросы к LLM, классификацию данных) в прод- или тестовых окружениях, где важна масштабируемость и предсказуемость затрат.
Задачи:
Как сделать в Облакотеке
1. Подбор подходящего vGPU-узла
2. Создание и управление виртуальной машиной с vGPU
3. Автоматизация управления ресурсами
4. Сетевые настройки и балансировка
5. FinOps: контроль и оптимизация затрат
В помощь
6. Масштабирование через Kubernetes
Для пользователя
Результат: Вы получаете гибкую и мощную платформу для AI/ML-инференса с vGPU в облаке:
🎁 Программа грантов для пользователей и партнёров
Если вы планируете переносить инфраструктуру, разворачивать инференс или запускать пилотные AI-нагрузки, вы можете воспользоваться грантовой программой Облакотеки.
Мы предоставляем грант для цифровых проектов в размере 150 000 рублей на облачные ресурсы, которые можно использовать для тестирования, PoC-проектов, миграции сервисов или запуска первых инференс-нагрузок. Грант доступен как для конечных пользователей, так и для партнёров.
Чтобы получить грант, достаточно оставить заявку — команда Облакотеки поможет подобрать конфигурации, рассчитать бюджет и подготовить инфраструктуру под проект.
Сценарий пользователя
Кто сталкивается: DevOps и ML-инженеры, которые внедряют инференс (например, обработку изображений, запросы к LLM, классификацию данных) в прод- или тестовых окружениях, где важна масштабируемость и предсказуемость затрат.
Задачи:
- Запускать и быстро масштабировать инференс на GPU/в vGPU-облаке.
- Автоматически управлять ресурсами под нагрузку (autoscaling, быстрый старт/остановка).
- Контролировать стоимость, избегая “простоя дорогого железа”.
- ML-команда среднего банка перенесла инференс моделей с локального сервера на облачные vGPU: теперь масштабируют мощности под пиковые потоки, а оплата идёт только за реальную нагрузку.
- DevOps-инженер в стартапе автоматизировал запуск и выключение vGPU-ВМ: больше нет “висящих” инстансов, а финдиректор доволен прозрачностью расходов.
Как сделать в Облакотеке
1. Подбор подходящего vGPU-узла
- В Облакотеке доступны вычислительные узлы с NVIDIA RTX A4000 (8 GB) и NVIDIA Tesla M10 (8 GB) — для ML/AI-инференса и ускоренной обработки данных.
- Выберите регион и ЦОД для размещения ВМ с vGPU. На этапе создания ВМ нужно выбрать конфигурацию с поддержкой GPU.
2. Создание и управление виртуальной машиной с vGPU
- В панели управления Elastic Cloud перейдите к созданию виртуальной машины.
- Укажите тип узла (vGPU), количество vCPU и RAM под вашу задачу (доступны диапазоны до 22 vCPU и 256 GB RAM для самых “тяжёлых” инференсов).
- При изменении CPU/RAM возможна остановка ВМ — это учитывать при автоматизации масштабирования и оптимизации расходов (например, тайм-аут между запуском/остановкой).
3. Автоматизация управления ресурсами
- Управлять запуском, остановкой, масштабированием ВМ можно как вручную, так и через API или автоматизацию (например, скрипты или интеграция с CI/CD пайплайнами).
- Для динамического масштабирования под инференс — заранее настройте шаблоны ВМ и используйте сценарии автозапуска/останова под нагрузку.
4. Сетевые настройки и балансировка
- Создайте отдельную виртуальную сеть или подключайте ВМ к существующей для изоляции трафика инференса.
- Для распределения нагрузки используйте встроенные балансировщики Elastic Cloud: доступны варианты для разных сценариев (локальные и геораспределённые, тарификация — поминутная или бесплатная для локальных сетей).
5. FinOps: контроль и оптимизация затрат
- Система биллинга в Elastic Cloud максимально прозрачна: вы видите стоимость ВМ в калькуляторе при выборе конфигурации, а оплата идёт по реальному времени использования и объёму ресурсов.
- Для оптимизации: — Используйте автоматический запуск/остановку ВМ под задачи инференса.
В помощь
6. Масштабирование через Kubernetes
- Для сложных сценариев используйте Kubernetes-кластеры: можно быстро добавлять/удалять рабочие узлы с нужной мощностью и GPU, подстраиваясь под нагрузку инференса.
Для пользователя
Результат: Вы получаете гибкую и мощную платформу для AI/ML-инференса с vGPU в облаке:
- Мгновенное масштабирование под поток задач.
- Прозрачное и гибкое ценообразование — платите только за “живое” время работы.
- Возможность полностью автоматизировать старт/стоп/масштабирование ВМ для FinOps-оптимизации.
- Все инфраструктурные задачи (сеть, балансировка, биллинг) решаются через удобную панель или API.
- Изменение CPU/RAM требует остановки ВМ — планируйте автоматизацию с учётом этого нюанса.
- Для задач с высоким SLA используйте резервирование ресурсов и балансировщики нагрузки.
- Настройте алерты на рост нагрузки/затрат.
- Тестируйте разные конфигурации для поиска своего “золотого баланса” мощности и цены.
- Внедряйте автоматизацию запуска/остановки ВМ через CI/CD.
🎁 Программа грантов для пользователей и партнёров
Если вы планируете переносить инфраструктуру, разворачивать инференс или запускать пилотные AI-нагрузки, вы можете воспользоваться грантовой программой Облакотеки.
Мы предоставляем грант для цифровых проектов в размере 150 000 рублей на облачные ресурсы, которые можно использовать для тестирования, PoC-проектов, миграции сервисов или запуска первых инференс-нагрузок. Грант доступен как для конечных пользователей, так и для партнёров.
Чтобы получить грант, достаточно оставить заявку — команда Облакотеки поможет подобрать конфигурации, рассчитать бюджет и подготовить инфраструктуру под проект.