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.

Преимущества AI-инфраструктуры в Servercore

Широкий выбор GPU

Стройте инфраструктуру с флагманскими NVIDIA® RTX™ A5000, NVIDIA A100, NVIDIA H200, NVIDIA® RTX™ 6000 PRO. Подберем оптимальное решение под вашу задачу и бюджет.

Быстрый запуск

Запускайте облачные серверы с GPU меньше чем за минуту.

Оплата по факту

Почасовая оплата: платите только за фактически потребленные ресурсы в облачных серверах.

Размещение в локальных ЦОД

Размещайте инфраструктуру в 5 дата-центрах уровня Tier III в Казахстане, Узбекистане и Кении. Решения соответствуют локальным требованиям о хранении персональных данных: закону 94-V в Казахстане, ЗРУ-547-сон в Узбекистане и DPA 2019 в Кении.

Техподдержка 24/7

Эксперты Servercore помогут с настройкой инфраструктуры и решением технических задач круглосуточно.

Для чего подойдет AI‑инфраструктура Servercore: AI и Machine Learning

Получить консультацию
Обучение нейросетей

Тренируйте модели машинного обучения на серверах с GPU. Используйте Managed Kubernetes для распределенного обучения.

Компьютерное зрение

Обрабатывайте изображения и видео в реальном времени. Классифицируйте объекты, распознавайте лица, проводите сегментацию.

Обработка естественного языка (NLP)

Анализируйте тексты, создавайте чат-ботов, генерируйте контент, внедряйте системы автоматических ответов клиентам.

Генерация речи и аудио

Разрабатывайте системы синтеза и распознавания речи, обрабатывайте аудиопотоки для голосовых роботов и ассистентов.

Готовое окружение для ML

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.

Запустить сервер с DSVM

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

Алматы
Ташкент
Найроби
1 зона доступности
TIER III Design
TIER III Facility
ISO14001
ISO20000
ISO9001
ISO27001
ISO45000
Алматы
Казахстан
  • Выделенные серверы
  • Облачные серверы
  • Облачные базы данных
  • Managed Kubernetes
1 зона доступности
2 зона доступности
3 зона доступности
Уровень надежности — N+1
TIER II
Ташкент
Узбекистан
  • Выделенные серверы
  • Облачные серверы
  • Облачные базы данных
  • Managed Kubernetes
TIER III
Ташкент
Узбекистан
  • Выделенные серверы
  • Облачные серверы
  • S3
  • Managed Kubernetes
Ташкент
Узбекистан
  • Выделенные серверы
  • Облачные серверы
  • Облачные базы данных
  • Managed Kubernetes
1 зона доступности
TIER III Design
TIER III
ISO27001
PCI DSS
Найроби
Кения
  • Выделенные серверы
  • Облачные серверы
  • Облачные базы данных
  • Managed Kubernetes

Дата-центры уровня Tier III в регионах присутствия

Коэффициент отказоустойчивости составляет не менее 99,982% (не более 95 минут простоя в год). Размещенные сервисы будут работать даже во время проведения плановых ремонтных работ или отключения электричества.

Соответствие мировым и локальным стандартам безопасности

Дата-центры, в которых размещены продукты Servercore, соответствуют стандартам 94-V и GDPR, а также имеют сертификацию PCI DSS 4.0.1.

5 уровней защиты клиентских данных

Обеспечиваем безопасность проектов на всех уровнях — от дата-центра до приложения — с помощью ряда мер: видеонаблюдения 24/7, 2FA, шифрования и др.
Перейти в панель

Работа в удобной панели управления

Все проекты — на одном экране с быстрой навигацией
Сервис IAM для управления уровнями доступа
Прозрачный биллинг с готовыми отчетами
Поддержка 24/7 на русском и английском
Быстрое масштабирование ресурсов
Все проекты — на одном экране с быстрой навигацией
Все ресурсы вашей инфраструктуры собраны на одном экране. Отслеживайте проекты прямо с главного экрана и переходите в нужный раздел в один клик.
Сервис IAM для управления уровнями доступа
Настраивайте уровень доступа к ресурсам для каждого сотрудника в зависимости от его задач. Это повышает безопасность вашей IT-инфраструктуры.
Прозрачный биллинг с готовыми отчетами
Платите только за используемые ресурсы в локальной или иностранной валюте. Выгружайте детализированные отчеты о затратах в несколько кликов.
Поддержка 24/7 на русском и английском
При возникновении технических или организационных вопросов наши специалисты оперативно помогут с решением. Среднее время ответа в чате после создания тикета — 15 минут.
Быстрое масштабирование ресурсов
Гибко изменяйте объем вычислительных мощностей проекта в несколько кликов. Уменьшайте потребление для оптимизации затрат или увеличивайте мощности под новые задачи.

Давайте обсудим, как лучше решить вашу задачу

Мы внимательно изучим ваш запрос и свяжемся с вами в течение одного рабочего дня.

    FAQ

    Где размещены серверы для ИИ?

    Servercore — это международный провайдер IT-инфраструктуры с пятью дата-центрами уровня Tier III в Казахстане, Узбекистане и Кении.

    Как выбрать сервер для ИИ и нейросетей?

    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.

    Можно ли использовать облачное хранилище для AI-проектов?

    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.

    Можно ли масштабировать инфраструктуру под растущие задачи искусственного интеллекта?

    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.

    Чем NVMe отличается от SSD на сервере для нейросетей?

    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.

    Можно ли использовать сервер для обучения и хостинга LLM?

    Да, GPU-серверы подходят для обучения, дообучения и хостинга LLM. Вычислительные ресурсы можно масштабировать в зависимости от требований модели, объёма данных и нагрузки.