Model-as-a-Service платформа
Промышленная GenAI-инфраструктура без хаоса
Развёртывание, масштабирование и наблюдаемость ИИ-сервисов в одной платформе. До 2000 RPS, 3,4 млрд токенов в день, 500 GPU-узлов, гетерогенный парк.
Какие риски решает платформа
Каждый риск — это реальные деньги, репутация или регуляторные последствия. Платформа закрывает их на уровне архитектуры, а не «костылями».
Неконтролируемые расходы на GPU
GPU простаивают на 40–70% времени, при этом продакшен-задачи стоят в очереди. Нет квотирования по командам, нет vGPU-разделения, нет приоритизации.
HAMi + GPUStack обеспечивают физическое и логическое разделение GPU между командами. Целевая утилизация 75–80% через HPA на основе нагрузки и latency.
Долгий time-to-market для ИИ-сервисов
Каждое развёртывание модели требует ручной работы DevOps: подбор узла, настройка тензорного параллелизма, обновление API. Релизы блокируются.
Автоматизированное распределение моделей по узлам с учётом типа GPU и памяти. Релиз новой версии без даунтайма через сервис «Glue» и атомарное переключение трафика.
Слепая зона в продакшене
Нет трейсинга цепочек вызовов, нет метрик качества ответов, нет связи между жалобами пользователей и логами модели. Отладка занимает дни.
TensorZero + Arize Phoenix + ClickHouse — полный трейсинг по OpenTelemetry, встроенные Evals, асинхронный сбор датасетов «вопрос-ответ» из реальных запросов.
Деградация качества моделей
Модель в продакшене начинает галлюцинировать, drift не отслеживается, регресс между версиями замечают пользователи. Нет канала feedback → fine-tune.
Автоматический сбор размеченных данных через Evals, запуск fine-tuning с LoRA/QLoRA-адаптерами и бесшовная публикация через тот же API.
Привязка к одному вендору GPU
Инфраструктура построена под NVIDIA. При дефиците или санкционных рисках нет возможности подключить MetaX, Alibaba или другие альтернативы.
Гетерогенный парк через HAMi: бесшовное использование NVIDIA, MetaX, Alibaba и других вендоров в одном кластере без переписывания кода моделей.
Утечка корпоративных данных через ИИ
Сотрудники отправляют конфиденциальные данные во внешние LLM. Нет единого API-шлюза, нет аудита, нет контроля доступа по ролям.
Унифицированный OpenAI-совместимый API через TensorZero. API-ключи + интеграция с корпоративными IDP (OIDC/LDAP). Все данные остаются в контуре.
Высокая latency в критичных сценариях
p95 инференса > 3 секунд, TTFT непредсказуем, end-to-end задержка для ассистентов превышает порог терпения пользователей.
SLA-контракты на уровне платформы: p95 < 1500 мс, TTFT < 2000 мс, end-to-end < 30 с для сложных ассистентов. Автоскейлинг по latency и длине очереди.
Хаос в реестре моделей
Модели и LoRA-адаптеры разбросаны по дискам. Нет версионирования, нет связи «модель ↔ датасет ↔ метрики». Откат после плохого релиза — это часы.
MLflow как реестр моделей и артефактов. Сервис «Glue» автоматизирует синхронизацию между реестром, инференсом и шлюзом. Откат — атомарным переключением ConfigMap.
Пять слоёв от железа до моделей
Каждый слой — это абстракция, которую не нужно повторно решать на следующем проекте.
Инфраструктурный слой
Kubernetes + HAMi + GPUStack. Гетерогенный парк GPU, vGPU-разделение, физическая и логическая изоляция ресурсов.
Слой инференса
Автоматическое распределение моделей по узлам с учётом типа GPU, памяти и тензорного параллелизма. Вытеснение low-priority задач.
Шлюз и маршрутизация
TensorZero как интеллектуальный API-шлюз: единый OpenAI-совместимый интерфейс, маршрутизация, применение LoRA-адаптеров на лету.
Наблюдаемость
OpenTelemetry-трейсы → Arize Phoenix + ClickHouse. Evals в потоке, автоматический сбор датасетов из продакшен-трафика.
MLOps и дообучение
MLflow реестр + сервис «Glue». Разметка, fine-tuning (LoRA/QLoRA), бесшовная публикация адаптеров через тот же API.
Production-ready SLA
Кому подходит
Корпорации
Внутренние ИИ-сервисы для тысяч сотрудников с SLA, аудитом и контролем расходов по департаментам
Дата-центры
Монетизация GPU-кластеров через MaaS-предложение для арендаторов с прозрачным квотированием
Команды разработки
Один OpenAI-совместимый API для всех моделей: от open-source до собственных fine-tuned адаптеров
Открытый стек, никакого vendor lock-in
Платформа построена на open-source компонентах с прозрачными лицензиями. Все модели, адаптеры и данные — собственность клиента. Развёртывание on-premise или в локальном облаке.
- Поддержка гетерогенного GPU-парка (NVIDIA, MetaX, Alibaba)
- Единый OpenAI-совместимый API для всех моделей
- Полный аудит-лог запросов и трейсов
- Интеграция с корпоративными IDP (OIDC/LDAP)
- Автоматический канал feedback → fine-tuning
- Готовая команда внедрения за 3 месяца
Оцените MaaS под вашу инфраструктуру
Покажем архитектуру, рассчитаем требования к GPU и оценим окупаемость для ваших сценариев. Команда внедрения — DevOps + MLOps + Backend, типовой срок — 3 месяца.