Ещё пару лет назад фраза «развернуть LLM у себя» звучала как нереалистично. Языковые модели требовали тысячи GPU, которыми владели лишь несколько корпораций в мире. Бизнес смирился: чтобы работать с искусственным интеллектом, нужно использовать API OpenAI, Yandex, Anthropic и других корпораций, оплачивая каждый токен.
Но за последнее время open source-сообщество сделало то, что казалось невозможным. Сегодня модели уровня Llama 3, Mistral, Qwen и Gemma не уступают проприетарным гигантам в задачах от суммаризации до сложного анализа кода. Они доступны для загрузки любому, у кого есть пара серверов с GPU и терпение настроить CUDA.
Однако в результате бизнес столкнулся с парадоксом выбора. С одной стороны — соблазн полного контроля: модель не «забудет» контекст диалога из-за политик вендора, ваши NDA и коммерческая тайна останутся внутри периметра, а тонкая настройка доступна на уровне ядер трансформера. С другой стороны — реальность on-premise. Месяцами ждать поставки GPU, искать инженеров, которые умеют работать с моделями и драйверами, оплачивать счета за электричество и т.д.
Возникает логичный вопрос: «Когда контроль перевешивает затраты, а аренда GPU становится разумнее покупки?». В этой статье мы разберём, действительно ли бизнесу нужно обзаводиться собственным «ИИ-железом» или разумного баланса между приватностью и эффективностью можно добиться и в облаке.
В этом тексте:
Варианты архитектур. Где можно развернуть LLM
Существует три принципиально разных способа разместить большую языковую модель. Они отличаются уровнем контроля, скоростью внедрения и структурой затрат. Выбор конкретного варианта определяет не только бюджет проекта, но и то, какие данные вообще можно доверить системе. Каждый из подходов имеет свою область применения и ограничения, которые важно понимать до старта.
SaaS/API
Самый простой способ. Компания берёт готовый API публичных LLM-сервисов и отправляет запросы по HTTPS. Никаких серверов, никаких GPU, никаких инженеров по настройке. Интеграция займёт несколько часов. Оплата — за количество токенов. Чем больше текста обработали, тем больше заплатили.
Этот вариант выбирают для экспериментов, прототипов и некритичных задач. Если бот ошибётся в классификации обращений или суммаризации письма — ничего страшного не случится.
Минус ровно один, но для многих критический. Данные уходят в стороннюю сеть. Они могут использоваться для дообучения моделей, проходить через юрисдикции других стран или просто храниться на чужих серверах. Для коммерческой тайны, персональных данных и гостайны этот путь закрыт.
Облачный GPU-кластер: аренда мощности
Более гибкий сценарий. Компания не покупает серверы, но берёт их в аренду у облачного провайдера. Берёт не абстрактный API, а конкретную видеокарту: H100, A100, L40S и т.д.
На эту арендованную машину можно установить любую open-source модель. Llama, Mistral, Qwen — любую. Тонкая настройка, смена архитектуры, эксперименты с квантованием — всё доступно.
Данные не уходят к вендору модели. Они остаются внутри арендованного сервера. Провайдер видит только факт аренды, но не содержание запросов. При этом компания не платит за электричество и не ждёт поставок полгода. Сервер доступен через пять минут после заказа.
Минус в том, что железо чужое. Оно не на балансе компании, и для бухгалтерии это операционные расходы, а не активы.
Как выбрать карту для нейросетей и ML-задач
В этой статье мы разбираем, где размещать модели и какой подход выбирать под конкретные задачи. Но после выбора стратегии возникает следующий вопрос — какое именно оборудование нужно для ваших моделей. В другом материале мы рассказываем, чем отличаются между собой разные GPU, для каких задач подходит каждая карта и как не переплатить за лишнюю мощность.
On-premise: железо у себя
Максимальный контроль. Компания покупает серверы с GPU, ставит их в собственную серверную или стойку в ЦОДе, подключает, настраивает и забывает о сторонних провайдерах.
Серверы могут быть на NVIDIA, AMD с ROCm или Huawei с CANN. Компания может выбрать любое железо, которое способно перемножать матрицы с приемлемой скоростью. Данные не покидают периметр, модель работает в изолированной среде, никаких API-ключей или соглашений об обработке данных не нужно.
Проблема в том, что этот сценарий доступен не всем. Чтобы просто включить сервер с восемью H100, нужна выделенная линия питания на 10 кВт и промышленное охлаждение. Офисный кондиционер не справится. Ну и опять же, серверы придётся ждать. А инженеров, способных настроить CUDA (технология, которая связывает работу модели и железа) на незнакомой конфигурации, на рынке единицы.
Каждый из трёх вариантов закрывает свой класс задач. SaaS подходит для старта и некритичных сценариев. Облачные GPU — для проектов, где важен баланс контроля и скорости. On-premise — когда данные настолько чувствительны, что их нельзя доверить никому.
Аргументы за On-premise
Сторонние API и облачные кластеры решают множество задач, но для части компаний они неприемлемы. Существует класс требований, при которых модель может находиться только за собственным периметром заказчика. Они касаются либо характера данных, либо особенностей эксплуатации, либо финансовой модели проекта. On-premise даёт именно такой уровень изоляции и контроля, который ни один провайдер не обеспечивает.
Безопасность и соответствие требованиям
Для многих отраслей передача данных вовне невозможна в принципе. Медицинские организации работают с информацией, подпадающей под жёсткое регулирование. Банки обязаны соблюдать как внутренние стандарты обработки данных, так и международные. Государственные структуры имеют дело с данными, которые вообще нельзя выпускать за периметр.
Публичные API в таких случаях под запретом. Даже облачные GPU-кластеры иногда вызывают вопросы у службы безопасности. Только собственные серверы дают стопроцентную гарантию, что данные не пересекут границы периметра.
Промышленные предприятия тоже часто выбирают On-premise. Чертежи, формулы реагентов, параметры технологических процессов — это интеллектуальная собственность. Передавать их в сторонний сервис означает рисковать конкурентным преимуществом.
Полный контроль над моделью и процессом
При работе через API компания ограничена тем, что предлагает провайдер. Нельзя залезть внутрь модели и понять, почему она выдала именно такой ответ. Нельзя дообучить её на своих данных так, чтобы она идеально понимала корпоративную специфику.
On-premise снимает эти ограничения. Модель лежит на сервере полностью. Можно применять любые методы тонкой настройки. Можно экспериментировать с архитектурой, менять параметры квантования, резать модель под конкретные задачи.
Кроме того, пропадают проблемы с ограничением скорости. Публичные API ограничивают количество запросов в минуту или час. На своём железе можно гонять модель с максимальной загрузкой 24 часа в сутки.
Долгосрочная экономия
Аренда GPU даёт гибкость, но за неё приходится платить постоянно. Если нагрузка на модель идёт круглосуточно без перерывов, арендные платежи начинают накапливаться.
При покупке собственного оборудования работает другая логика. Компания платит один раз крупную сумму. Дальше несколько лет модель работает без ежемесячных отчислений провайдеру.
Для проектов со стабильной нагрузкой On-premise почти всегда выгоднее после двух лет эксплуатации. Чем выше утилизация GPU, тем быстрее окупается оборудование.
Отсутствуют и сюрпризы в виде счетов за перерасход. При работе через API бизнес никогда не знает точно, сколько заплатит в следующем месяце. Нагрузка выросла в три раза — счёт вырос в три раза. Собственное железо таких сюрпризов не преподносит.
Аргументы против On-premise
Размещение LLM на собственных серверах выглядит привлекательно с точки зрения контроля и безопасности. Однако этот сценарий открывает серию проблем, с которыми бизнес редко сталкивается при работе с облачными сервисами. Эти проблемы лежат в плоскости кадров, сроков, гибкости и экономики. Игнорировать их при принятии решения нельзя — они напрямую влияют на успех проекта.
Дефицит кадров
On-premise требует IT-команды, которая умеет работать с оборудованием и софтом для LLM. Таких специалистов на рынке мало.
Системный администратор, который настраивал файловые сервера и почту, не справится с инсталляцией CUDA и оптимизацией моделей под конкретные GPU. Нужны MLOps-инженеры с опытом работы с трансформерами, знанием фреймворков и пониманием того, как чинить сбойные видеокарты. Такие специалисты стоят дорого. Даже после найма они могут уйти через полгода в другую компанию, оставив проект без поддержки.
Кроме того, настройка и поддержка инфраструктуры требует времени. Пока инженеры разбираются с драйверами и библиотеками, они не занимаются разработкой продуктов на основе модели.
Время простоя и сроки поставки
Серверы с современными GPU стали дефицитом. NVIDIA H100, A100 и даже более скромные L40S приходится ждать месяцами. Сервер также может ехать три-четыре месяца, застрять на таможне или прийти с другой комплектацией.
Всё это время бизнес ждёт. Конкуренты запускают продукты на облачных GPU и забирают рынок. Проект, который должен был окупиться за год, начинает приносить деньги только через полтора-два года после принятия решения.
Если GPU выходят из строя, ремонт тоже занимает недели. Ждать замены из-за границы или искать специалиста по ремонту — всё это время модель не работает.
Сложности масштабирования
Даже небольшая LLM-модель требует нескольких GPU для приличной скорости работы. Угадать мощность на старте проекта невозможно.
Компания может купить сервер с восемью H100, а нагрузка окажется вдвое меньше. Дорогое оборудование будет простаивать. И наоборот: бизнес запускается, сервис становится популярным, и мощностей начинает не хватать.
В облаке масштабирование решается за пять минут. Нажал кнопку — добавил ещё GPU. При локальном развёртывании LLM нужно заказывать новый сервер, ждать поставки, ставить в стойку, настраивать. Пока оборудование едет, пользователи получают ошибки или долгие ответы.
Горизонтальное масштабирование On-premise систем тоже сложнее, чем в облаке. Распределение нагрузки между несколькими серверами требует отдельной инфраструктуры и квалификации.
Низкая утилизация
GPU для LLM — дорогое удовольствие. Они потребляют много электроэнергии и выделяют огромное количество тепла. Платить за это приходится круглосуточно.
Но многие бизнес-задачи не требуют работы модели 24 часа в сутки. Чат-бот службы поддержки активен 8–12 часов. Пакетная обработка данных запускается раз в день на пару часов. Тестирование новых моделей происходит несколько раз в неделю.
Всё остальное время серверы просто жрут электричество и греют воздух. Плата за энергопотребление и охлаждение идёт постоянно, даже когда полезной работы не выполняется.
В облаке такая ситуация невозможна. Заплатил — используешь ресурсы, закончил работать — перестал платить. Никаких счетов за простой оборудования.
Виртуальная инфраструктура с GPU
Выбор в пользу облачных GPU избавляет от необходимости ждать поставок, переплачивать за простои и искать специалистов по настройке оборудования. Наша виртуальная инфраструктура даёт доступ к выделенным серверам с актуальными графическими ускорителями и возможностью масштабирования.
Облако как «Золотая середина»
Как мы видим, оба подхода по развёртыванию LLM-моделей имеют не только свои сильные стороны, но и ограничения. On-premise даёт контроль, но требует больших вложений и времени. Публичные API просты, но забирают данные и ограничивают гибкость. Объединить преимущества каждого подхода и минимизировать неудобства позволяет третий вариант, который принято называть гибридным.
Гибридный подход
Облачные провайдеры предлагают не только абстрактные API, но и доступ к физическим GPU-серверам. Это так называемые выделенные серверы или bare metal.
Компания получает в аренду конкретную машину с NVIDIA H100, A100 или L40S. На неё можно установить любую операционную систему, драйверы и библиотеки. Модель ставится такой, какая нужна бизнесу, со всеми необходимыми доработками и настройками.
С точки зрения инженеров это выглядит как On-premise. Есть доступ администратора, можно менять конфигурации, экспериментировать с софтом. Данные не уходят к вендорам моделей и не смешиваются с чужими запросами.
С точки зрения бухгалтерии и юристов это облако. Компания ничего не покупает, оборудование не ставится на баланс, нет амортизации и налогов на имущество. Платежи идут регулярно, но относятся на операционные расходы.
Эластичность
Главное преимущество облака перед собственным железом — возможность менять мощность по мере необходимости.
Сегодня компания тестирует гипотезу и запускает небольшую модель. Для неё достаточно одной видеокарты среднего уровня. Завтра проект показывает рост, и требуются более мощные GPU. В облаке это решается за десять минут — арендовал сервер мощнее, перенёс данные, работает дальше.
Послезавтра нагрузка падает или проект закрывается. Аренду можно просто остановить и больше не платить. Никаких серверов, которые нужно продавать или хранить без использования.
Для проектов с непредсказуемой нагрузкой это критично. Запуск рекламной кампании, сезонные пики, выход на новые рынки — всё это требует быстрого расширения мощностей. Облако даёт их мгновенно. On-premise заставляет либо покупать с запасом и переплачивать, либо рисковать отказами в пиковые моменты.
Безопасность облака
Многие опасаются передавать данные в облако, считая его менее защищённым, чем собственная серверная. На практике современные облачные платформы предоставляют инструменты изоляции, которые закрывают большинство рисков.
Виртуальные частные облака (VPC) создают выделенный сетевой сегмент для каждого клиента. Трафик не смешивается с чужим и не уходит в публичный интернет без необходимости. Приватные сети и VPN организуют канал, который видит только заказчик.
Шифрование дисков и бэкапов делает данные недоступными даже для персонала облачного провайдера. Ключи хранятся у клиента, без них расшифровать информацию невозможно.
Физическая безопасность коммерческих ЦОДов часто выше, чем в собственных серверных. Контроль доступа, видеонаблюдение, охрана, резервное питание — всё это есть по умолчанию. Для обеспечения такого уровня в офисе потребуются отдельные инвестиции.
Данные при работе с выделенными GPU-серверами не покидают периметр облака. В отличие от публичных API, где запросы уходят к сторонним вендорам, здесь информация остаётся внутри контура провайдера инфраструктуры. Для большинства регуляторных требований этого достаточно.
В результате облачные GPU-серверы дают тот же уровень контроля, что и собственное железо, но без необходимости ждать поставок, искать инженеров и платить за простой. Это делает их универсальным решением для широкого круга задач — от экспериментов до промышленной эксплуатации.
Как принять решение
Итак, мы разобрали три подхода к размещению LLM, их плюсы и минусы. Остаётся главное — понять, как конкретной компании выбрать свой вариант. Универсального правильного ответа не существует. Решение зависит от типа данных, характера нагрузки, финансовой модели и доступных компетенций. Ниже в таблице мы сопоставили ключевые факторы, чтобы можно было увидеть, какой сценарий подходит под конкретную ситуацию.
| Критерий | SaaS / API | Облачные GPU (IaaS) | On-premise |
|---|---|---|---|
| Тип данных | Публичные, обезличенные, тестовые | Коммерческие, чувствительные, под NDA | Государственная тайна, гостайна, строго регулируемые |
| Характер нагрузки | Нерегулярная, тестовая, интеграционная | Переменная, пиковая, растущая | Круглосуточная, стабильная, предсказуемая |
| Бюджет | Операционный (OPEX), низкий порог входа | Операционный (OPEX), средний порог | Капитальный (CAPEX), высокий порог |
| Сроки запуска | Часы | Минуты | Месяцы |
| Команда | Бэкенд-разработчики | DevOps-инженеры | MLOps-инженеры, системные администраторы |
| Контроль над моделью | Отсутствует, только через API | Полный, можно дообучать | Полный, можно дообучать |
| Масштабирование | Ограничено тарифом | Эластичное, в реальном времени | Жёсткое, требует закупок |
| Риски | Утечка данных, зависимость от вендора | Зависимость от провайдера инфраструктуры | Дефицит комплектующих, поломки, кадры |
Заключение
Размещение LLM у себя, аренда GPU в облаке и использование публичных API — это не взаимоисключающие варианты, а инструменты для разных задач. On-premise остаётся решением для компаний с жёсткими требованиями к безопасности, стабильной круглосуточной нагрузкой и готовностью инвестировать в оборудование и кадры. Публичные API подходят для экспериментов и некритичных сценариев. Основная же масса бизнес-задач решается ровно посередине — арендой выделенных GPU-серверов в облаке. Этот подход даёт полный контроль над моделью и данными, но без необходимости ждать поставок, переплачивать за простои и нанимать дефицитных специалистов.
Если вы планируете интегрировать LLM в рабочие процессы вашей компании, воспользуйтесь облачными GPU от ИТ-ГРАД. Разворачивайте инфраструктуру с выделенными графическими ускорителями для запуска ML, работы с AI-инструментами, рендеринга и аналитики любого масштаба. Вы получите тот же уровень контроля, что и при размещении у себя, но значительно повысите гибкость управления.
Частые вопросы
1. Какие модели можно развернуть на арендованных GPU-серверах?
На облачных GPU можно развернуть любую открытую модель. Llama 3, Mistral, Qwen, Gemma, российские Saiga и Vikhr — все они работают на стандартных фреймворках вроде Transformers, vLLM или TensorRT-LLM. Никаких ограничений со стороны провайдера нет. Если модель помещается в память видеокарты и совместима с CUDA, она будет работать.
2. Насколько безопасно хранить данные на арендованных серверах?
Уровень безопасности определяется настройками, а не фактом аренды. Можно создать изолированный сетевой контур, который не имеет выхода в интернет. Можно включить шифрование дисков, где ключи хранятся только у клиента. Провайдер не имеет доступа к данным внутри виртуальных машин и выделенных серверов. Для большинства коммерческих задач этого достаточно.
3. Когда покупка собственных серверов оправдана?
Покупка имеет смысл в трёх случаях. Первый — если данные относятся к государственной тайне и запрещены к передаче любым сторонним организациям. Второй — если нагрузка на модель идёт круглосуточно 365 дней в году и утилизация GPU приближается к ста процентам. Третий — если у компании уже есть своя серверная инфраструктура и штат инженеров, которые готовы взять на себя обслуживание.
4. Что делать, если мощности арендованного сервера перестали хватать?
В облаке это решается за несколько минут. Можно перейти на более мощную конфигурацию с большим количеством GPU или более новыми видеокартами. Можно развернуть кластер из нескольких серверов и распределить нагрузку между ними. Можно использовать инференс-движки, которые оптимизируют использование памяти и ускоряют выдачу ответов без смены железа. Все эти сценарии реализуются без ожидания поставок и остановки сервиса.
