Аренда облачного сервера для AI и ML
Аренда сервера для нейросетей и машинного обучения с современными GPU NVIDIA. Используйте облачные услуги для запуска AI-проектов за минуты и масштабируйте ресурсы по мере роста нагрузки.
Арендуйте серверы с GPU для любых задач
Преимущества AI-инфраструктуры в Servercore
Для чего подойдет AI‑инфраструктура Servercore: AI и Machine Learning
Получить консультациюТренируйте модели машинного обучения на серверах с GPU. Используйте Managed Kubernetes для распределенного обучения.
Обрабатывайте изображения и видео в реальном времени. Классифицируйте объекты, распознавайте лица, проводите сегментацию.
Анализируйте тексты, создавайте чат-ботов, генерируйте контент, внедряйте системы автоматических ответов клиентам.
Разрабатывайте системы синтеза и распознавания речи, обрабатывайте аудиопотоки для голосовых роботов и ассистентов.
Наши кейсы
Data Science Virtual Machine
Не тратьте время на установку драйверов, библиотек и решение конфликтов версий. Разворачивайте облачные серверы с GPU и полностью готовым окружением для Data Science всего за пару минут.
Настроенная инфраструктура
В образе уже преднастроены драйверы NVIDIA CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit. Всё оптимизировано для максимальной отдачи от GPU.
Популярные фреймворки
JupyterLab, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, XGBoost и другие библиотеки установлены и готовы к запуску первой эпохи обучения.
Универсальность и масштаб
DSVM работает на базе надёжных облачных серверов. Легко меняйте конфигурацию, переходите с A5000 на A100 или RTX PRO 6000 и добавляйте GPU под растущие потребности ваших проектов.
Фокус на моделях, а не на администрировании
Приступайте к обучению нейросетей, анализу данных и проверке гипотез сразу после создания сервера.
Разверните отказоустойчивую инфраструктуру
-
Выделенные серверы
-
Облачные серверы
-
Облачные базы данных
-
Managed Kubernetes
-
Выделенные серверы
-
Облачные серверы
-
Облачные базы данных
-
Managed Kubernetes
-
Выделенные серверы
-
Облачные серверы
-
S3
-
Managed Kubernetes
-
Выделенные серверы
-
Облачные серверы
-
Облачные базы данных
-
Managed Kubernetes
-
Выделенные серверы
-
Облачные серверы
-
Облачные базы данных
-
Managed Kubernetes
Дата-центры уровня Tier III в регионах присутствия
Соответствие мировым и локальным стандартам безопасности
5 уровней защиты клиентских данных
Работа в удобной панели управления
Давайте обсудим, как лучше решить вашу задачу
FAQ
Servercore — это международный провайдер IT-инфраструктуры с пятью дата-центрами уровня Tier III в Казахстане, Узбекистане и Кении.
При выборе сервера для ИИ учитывайте тип задачи, требования нейронной сети к вычислительным ресурсам, объём RAM, мощность CPU и характеристики GPU. Для задач deep learning и глубокого машинного обучения особенно важна производительная видеокарта. Подходящую конфигурацию можно подобрать с помощью конфигуратора.
Да, облачное хранилище можно использовать для хранения наборов данных, моделей и результатов их обработки. Это позволяет не занимать локальное пространство и организовать доступ к данным из облачной инфраструктуры.
Да, конфигурацию можно изменять в зависимости от нагрузки: увеличивать вычислительные ресурсы, объём хранилища и другие параметры. Это позволяет адаптировать инфраструктуру под разные этапы работы с AI-проектом.
SSD подходит для хранения моделей, наборов данных и других файлов, а NVMe обеспечивает более высокую скорость чтения и записи. Поэтому NVMe особенно полезен для задач обучения и тестирования нейронных сетей, где требуется быстро работать с большими объёмами данных.
Да, GPU-серверы подходят для обучения, дообучения и хостинга LLM. Вычислительные ресурсы можно масштабировать в зависимости от требований модели, объёма данных и нагрузки.