Нам доверяют лидеры рынка Узбекистана
GPUaaS на базе NVIDIA DGX B200 — самой мощной AI-платформы нового поколения. Обучайте LLM, запускайте инференс и решайте HPC-задачи в суверенном облаке Узбекистана.
Нам доверяют лидеры рынка Узбекистана
Дообучение корпоративных моделей, SFT, LoRA/QLoRA, распределённое обучение на нескольких GPU.
Запуск LLM и мультимодальных моделей, корпоративные AI-сервисы, агенты и low-latency inference.
CV, OCR, speech, видеоанализ, работа с большими датасетами и ускоренный inference.
Численное моделирование, CUDA-приложения, параллельные вычисления и ресурсоёмкие исследовательские задачи.
Обучение и дообучение моделей, эксперименты с LLM, масштабирование задач от 1 GPU до multi-GPU и multi-node конфигураций.
Данные, модели и пайплайны остаются в локальном контуре Узбекистана — без вывода чувствительной информации во внешние облака.
Для ресурсоёмких вычислений, исследований, инференса в production и запуска AI-сервисов с прогнозируемой производительностью.
Поколение после Hopper, на котором построены H100 и H200. Более современная платформа для обучения, fine-tuning и инференса AI-моделей enterprise-класса.
Выделяйте ресурсы под конкретную задачу: от отдельных GPU до multi-GPU и multi-node конфигураций для распределённого обучения и production-нагрузок.
Инфраструктура размещена локально: ниже задержки, быстрее работа с данными и соответствие требованиям к размещению чувствительной информации.
Поддержка CUDA-экосистемы, NVIDIA NGC, PyTorch, TensorFlow, Docker-контейнеров и популярных MLOps-сценариев без долгой ручной настройки.
Датасеты, веса моделей и результаты вычислений остаются в локальном контуре — это важно для enterprise, финтеха и регулируемых отраслей.
Быстрый обмен данными между GPU внутри узла и между узлами кластера помогает эффективнее запускать distributed training и тяжёлый inference.
В сервисе доступны вычислительные ресурсы на базе NVIDIA Blackwell B200 на платформе DGX. Конфигурации подбираются под задачу: от одного GPU до multi-GPU и кластерных сценариев.
B200 построен на архитектуре Blackwell — следующее поколение после Hopper, на котором основаны H100 и H200. Для AI- и LLM-нагрузок это более современная платформа с большим объёмом памяти на GPU и лучшей готовностью к масштабным GenAI-сценариям.
Доступ предоставляется через API-эндпоинты на базе платформы Run:ai. Вы получаете endpoint, через который разворачиваете контейнеры и управляете нагрузкой — без ручной настройки серверов.
Да. Поддерживаем конфигурации от 1 GPU до multi-GPU и multi-node сценариев для распределённого обучения, инференса и HPC-задач. Масштабирование управляется через Run:ai — без участия нашей команды в каждом запросе.
Инфраструктура размещена в Узбекистане. Это обеспечивает локальный контур хранения данных и минимальные задержки доступа для пользователей внутри страны.
Инфраструктура работает на базе Run:ai — вы получаете endpoint и разворачиваете контейнеры самостоятельно. Поддерживаются стандартные образы PyTorch, TensorFlow, vLLM и кастомные Docker-контейнеры. При необходимости наша команда помогает с онбордингом и первым запуском.
Получите бесплатную консультацию архитектора решений. Мы поможем спланировать миграцию и оптимизировать расходы.