Muhokama qilish
Yechimlar · Perimetr ichidagi sun’iy intellekt

AI infratuzilmasi

Buyurtmachining o‘z perimetri ichida AI hisoblash quvvatlarini quramiz: GPU serverlar va klasterlar, modellar uchun platformalar va lokal LLM — ma’lumotlar tashqi bulutlarga chiqmaydi.

Vazifani muhokama qilishAriza qoldirish

Qanday vazifalarni hal qilamiz

  • Ma’lumotlarni tashqi bulut servislariga yuborib bo‘lmaydi, AI esa hozirning o‘zida kerak
  • O‘qitish va inferens uchun qancha GPU, xotira, saqlash va tarmoq kerakligi noaniq
  • Xodimlar tashqi LLM bilan ishlaydi — ma’lumotlar sizib chiqishi xavfi bor
  • Tajriba bosqichidagi modellarni to‘laqonli ekspluatatsiyaga o‘tkazish kerak

Nima qilamiz

  1. GPU serverlar va klasterlar

    Lenovo, Dell, Kaytus — modellarni o‘qitish va inferens uchun, yuqori tezlikli tarmoqlar bilan.

  2. Lokal LLM

    Til modellarini buyurtmachi maydonchasida joylashtiramiz — ma’lumotlar perimetrdan tashqariga chiqmaydi.

  3. Modellar uchun platformalar

    Nutanix GPT-in-a-Box, Red Hat OpenShift AI, SUSE Rancher, Kubeflow va MLflow.

  4. Amaliy ssenariylar

    Assistentlar va AI-agentlar, kontakt-markaz murojaatlarini tahlil qilish, kompyuter ko‘rishi, prediktiv analitika.

  5. AI’dan xavfsiz foydalanish

    Xodimlar tashqi LLM bilan ishlaganda ma’lumotlarni himoya qilish.

  6. O‘qitish

    AI tizimlari arxitekturasi, dasturchilar uchun LLM, «O‘z AI-agentingiz» kursi.

Yo‘nalish bo‘yicha ishlab chiqaruvchilar

Loyihalar

Barcha loyihalar
AI · GPU

GPU asosidagi AI infratuzilmasi

Vazifa
Ma’lumotlarni tashqi bulutlarga yubormasdan, modellarni o‘qitish, inferens va lokal LLM uchun o‘z hisoblash quvvatlariga ega bo‘lish.
Nima qilindi
Buyurtmachi vazifalariga mos GPU platformasini tanlaymiz: hisoblash, xotira, saqlash va tarmoqni hisob-kitob qilamiz; serverlarni yetkazib beramiz va foydalanishga topshiramiz, modellarni ishga tushirish uchun muhitni tayyorlaymiz.
Natija

Perimetr ichida o‘z AI quvvatlari: ma’lumotlar tashqi bulutlarga chiqmaydi.

Mavzu bo‘yicha nashrlar

Barcha nashrlar
Son 10Ma’lumotlar infratuzilmasi

Stoyka muddatidan oldin tugaydi

Infratuzilma yadrolar va terabaytlarda sotib olinadi, ammo kilovattlarda joylashtiriladi. Haqiqiy loyihalardagi konfiguratsiyalar bo‘yicha iste’mol hisobi, fazalar va kirishlar arifmetikasi hamda 45 tugunli kompleks — unda elektr hisobining 71 foizi shunchaki yoqilganlik uchun to‘lanadi.

Sonni o‘qishSon 07Ma’lumotlar infratuzilmasi

To‘rtta kontur

Virtuallashtirish, zaxira nusxalash, analitika va sun’iy intellekt yuklamalarida ijaraga olish yoki o‘zida ushlab turish. To‘rtta kontur, va har birida chegara o‘zicha o‘tadi — deyarli hech qachon kutilgan joyda emas.

Sonni o‘qish

Savollar va javoblar

AI infratuzilmasini ma’lumotlar tashqi bulutlarga chiqmaydigan qilib joylashtirish mumkinmi?
Ha, GPU serverlar va klasterlar, lokal LLM va modellar uchun platformalar buyurtmachi perimetri ichida joylashtiriladi, shu sababli ma’lumotlar buyurtmachining o‘z infratuzilmasidan tashqariga chiqmaydi. Bunday yondashuv «GPU’da AI infratuzilmasi» loyihasida qo‘llanilgan: o‘qitish, inferens va lokal LLM uchun quvvat ma’lumotlarni tashqi bulutlarga yubormasdan qurilgan.
AI infratuzilmasini qurishda qanday ishlab chiqaruvchilar bilan ishlaysiz?
NVIDIA, Lenovo, Dell Technologies, Nutanix, Red Hat va SUSE bilan ishlaymiz, shuningdek Nutanix GPT-in-a-Box, Red Hat OpenShift AI va SUSE Rancher platformalaridan foydalanamiz.
Modellarni o‘qitish va inferens uchun qancha GPU, xotira va tarmoq kerakligi qanday hisoblanadi?
O‘lchamlash buyurtmachining aniq vazifalariga qarab amalga oshiriladi: GPU platformasi tanlanadi va modellarni o‘qitish hamda inferens uchun zarur hisoblash quvvati, xotira, saqlash va tarmoq hisoblab chiqiladi.
Xodimlar allaqachon tashqi LLM bilan ishlayotgan bo‘lsa va bu ma’lumotlar sizib chiqishi xavfini tug‘dirsa, nima qilish kerak?
Bunday holat uchun xodimlar tashqi LLM bilan ishlaganda ma’lumotlarni himoya qilish, shuningdek tajriba bosqichidagi modellarni buyurtmachi perimetri ichidagi lokal infratuzilmada to‘laqonli ekspluatatsiyaga o‘tkazish ko‘zda tutilgan.
Bizning yondashuv

To‘liq sikl — bitta jamoa qo‘lida

  1. Audit va tekshiruv

    Inventarizatsiya, yuklama tahlili, IT va kiberxavfsizlik xatarlarini baholash

  2. Loyihalash

    Arxitektura, o‘lchamlash, vendorlarni taqqoslash, xarid uchun texnik topshiriq

  3. Yetkazib berish

    35+ ishlab chiqaruvchining uskuna va litsenziyalari, import va logistika

  4. Joriy etish va migratsiya

    Ishga tushirish va sozlash, ma’lumotlar va tizimlarni ishni to‘xtatmasdan ko‘chirish, qabul sinovlari

  5. O‘qitish

    IT jamoasiga bilim berish, MBBT, kiberxavfsizlik va AI bo‘yicha kurslar

  6. Qo‘llab-quvvatlash 24/7/365

    SLA, monitoring, yangilanishlar, vendor texnik yordami

Loyiha uchun tekshiruvdan ekspluatatsiyagacha bitta jamoa javob beradi — mas’uliyat yetkazib beruvchi, integrator va servis o‘rtasida bo‘linib ketmaydi.

Vazifani muhokama qilish

AI platformangizni muhokama qilamiz

Vazifalar va ma’lumotlaringiz haqida so‘zlab bering — GPU platformasini tanlaymiz hamda hisoblash quvvati, xotira, saqlash va tarmoqni hisoblab beramiz.

Telegramda yozish

Yoki Telegramda yozing — bot savolingizni muhandisga yetkazadi.