Быстрая установка и выдача VPS/VDS серверов в течение <5 минут.
Виртуальный частный сервер (VPS) с Windows
Для проектов, ориентированных на аудиторию в Российской Федерации и ближайших странах. Соблюдение 152-ФЗ.
Отлично подойдут для проектов под американскую аудиторию.
Идеальная локация для глобальных проектов. Лояльное законодательство
Эффективная защита от DDoS-атак уровня L2-L7. Многоуровневая фильтрация.
Получите готовый сервер в течение 1 рабочего дня.
Сконфигурировать сервер под заказ на новейшем серверном оборудовании.
Серверы с безлимитными каналами 1 Гбит/с, 10 Гбит/с, 20 Гбит/с и 40 Гбит/с
Высокопроизводительные серверы на AMD EPYC.
Высокопроизводительные серверы на AMD RYZEN.
Сбалансированное решение для средних и крупных проектов.
Серверы с GPU процессор для машинного обучения, 3D-моделирования, рендеринга и других ресурсоемких задач.
Узнайте больше о дата-центрах, которые использует наша компания.
Узнайте больше об использовании серверов в жизни и в бизнесе.
Больше об опыте наших клиентов.
Зарабатывайте до 35% от стоимости услуг хостинга на протяжении всего периода пребывания клиентов.
Свяжитесь с нашими специалистами, для заказа услуг или решения технических вопросов.
Ознакомиться с информацией о нашей компании, оборудовании и инфраструктуре
Практическое руководство по AI Red Teaming: модель угроз, prompt injection, jailbreak, утечки данных, RAG, опасные tool calls, галлюцинации, ресурсные атаки и критерии безопасного запуска нейросети.
Разбираем, что такое Sovereign AI, зачем государства и корпорации создают собственную AI-инфраструктуру, какие уровни контроля важны и как бизнесу выбрать подходящую архитектуру.
Практическое руководство по безопасному внедрению MCP в корпоративной среде: OAuth, SSO, stateless transport, load balancing, аудит, идемпотентность, изоляция серверов и поэтапный запуск.
Разбираем, зачем Meta, Google, Amazon и Microsoft создают собственные AI-ускорители, как это меняет рынок GPU-серверов и почему большинству компаний по-прежнему выгоднее арендовать универсальную вычислительную инфраструктуру.
AI Factory превращает GPU-кластер в промышленную систему генерации токенов. В статье разобраны latency, throughput, goodput, KV-кеш, batching, энергопотребление, экономика inference и подготовка инфраструктуры к работе в production.
Разбираем, как безопасно внедрять AI-агентов в production: ограничивать автономность и права, защищать инструменты и данные, применять sandbox, policy engine, аудит, лимиты и ручные подтверждения.
Квантизация LLM снижает VRAM и стоимость инференса: FP16, INT8, 4-bit, GGUF, AWQ и GPTQ — как выбрать формат и не потерять качество в production.
Evals помогают проверить качество LLM перед запуском в бизнесе: от точности и галлюцинаций до regression tests, RAG-оценки, стоимости, задержки и готовности модели к production.
Статья объясняет, как управлять жизненным циклом LLM в продакшене: версии, тесты, model registry, rollback, мониторинг качества, RAG, логи, инфраструктура и культура LLMOps.
