Как масштабировать ИИ-решение без покупки собственных GPU Распространенная дилемма при росте ИИ-продукта: • либо закупать собственное GPU-оборудование • либо арендовать выделенные мощности и платить независимо от реальной загрузки Наш клиент Agentic Lab столкнулся с этим при развитии ИИ-помощника «Агата» — он помогает юристам анализировать тысячи документов и быстро находить нужные данные. Решение ▶️«Агату» развернули на базе сервисов Cloud․ru. ▶️Для работы языковых моделей выбрали Evolution ML Inference с оплатой по модели pay-as-you-go. Сервис работает на разделяемых GPU-ресурсах (Shared GPU), которые автоматически выделяются под текущую нагрузку. ▶️Такой подход позволяет платить только за фактическое потребление. А при росте нагрузки инфраструктура масштабируется за 5–10 минут. Подробнее о решении и результатах внедрения: 👈читайте на сайте