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
Как построить инфраструктуру A/B-тестирования ML-моделей в продакшене: параллельные версии, маршрутизация трафика, сбор метрик и безопасный выбор победителя. Разберём стратегии сплита, canary и бандитские алгоритмы.
DPU и SmartNIC становятся третьим столпом AI-инфраструктуры наряду с CPU и GPU. Разбираем, как сетевые ускорители повышают производительность, безопасность и масштабируемость дата-центров для задач искусственного интеллекта.
Сравнение CPU, GPU и TPU для ИИ: где важна универсальность, где — параллелизм и скорость обучения, а где — максимальная эффективность в облаке. Также кратко о FPGA и ASIC и практические рекомендации выбора платформы.
Практический разбор построения ML-конвейера в облаке: от сбора и очистки данных до автоматизации, обучения, валидации и деплоя модели как масштабируемого API-сервиса. Пошаговый подход, примеры и инструменты MLOps в реальной инфраструктуре.
Практическое руководство по мониторингу AI-сервисов в реальном времени: ключевые метрики, настройка Prometheus и Grafana, алертинг в MLOps и лучшие практики для стабильной работы моделей в продакшене.
Практические способы сократить расходы на AI-инфраструктуру: совместное использование GPU, автоотключение сред, спот и резервирование в облаке, выбор оптимального железа и оптимизация моделей и кода без потери качества.
Статья о том, как AI помогает хостинг-провайдерам: предиктивно выявляет сбои по метрикам и логам, оптимизирует охлаждение и энергопотребление, ускоряет 24/7 поддержку чат- и голосовыми ботами, а также обнаруживает DDoS и сетевые аномалии.
Пошаговое руководство по росту AI-инфраструктуры: от одного GPU-сервера к распределённому обучению, отдельному кластеру инференса, георезервированию, быстрой сети и масштабируемому хранилищу данных.
Запуск локального LLM-ассистента на CPU-VPS с llama.cpp и моделями GGUF: требования к серверу, выбор квантизации, базовые команды запуска, настройки скорости и стабильности, а также примеры бизнес-сценариев для внутренних команд.
