🧑‍🎄 Ох, бэкапы-бэкапы…

С базами данных Тирекс разобрался. Но архивы заказов с каждым днем становятся все больше. Дед Мороз придумывает новые подарки в мастерской, поэтому нужно расширять место для хранения документации проектов и аналитики запросов.

Тирекс решил собрать резервные копии разработок мастерской, архивные документы о работе сервисов и логи в одном месте. Он точно определился с переносом данных в S3.

Помогите Тирексу выбрать вид объектного хранилища под запрос мастерской — стандартное, холодное или ледяное. Проверьте их свойства и выберите реакцией подходящее для размещения логов и архивов.

💯 — стандартное
🔥 — холодное
❤️ — ледяное

Помогите Тирексу и мастерской Деда Мороза сэкономить до 30% бюджета на хранении данных ➡️

ML-инфраструктура: из чего собрать фундамент для вашего AI 🤖
Как поддерживать инфраструктуру для AI-решений, чтобы не превратить ноутбук в обогреватель при обучении моделей?

Для старта не нужно быть гуру администрирования или знать MLOps в совершенстве. В Академии Selectel собрали подробный путеводитель по созданию инфраструктуры и настройке окружения для AI. Читайте, чтобы понять, где хранить данные моделей и когда лучше выбрать выделенный сервер, а когда — облако.

Вы уже развиваете свой проект и хотите сосредоточиться на выводе AI-продуктов на рынок? Арендуйте серверы с GPU для инференса моделей в Selectel ➡️

⚡ Нейросети не ради хайпа: как получить от них практическую пользу?
В четвертом выпуске нового сезона «Сегодня на ретро» обсуждаем реальные кейсы использования нейросетей в жизни и бизнесе

ИИ стал цифровым трендом: люди используют его взамен поисковика, а MedTech, FinTech и другие компании активно внедряют ML-модели в работу. Но реально ли автоматизировать все?

Число AI-решений растет. Но важно разделять реальную практическую пользу и хайп. В нашей студии — Михаил Крыжановский, ML-разработчик и автор Machine Learning Podcast, и Елизавета Тихер, директор по коммуникациям в Startech. В новом выпуске мы обсудили, как бизнесу и отдельному человеку разбираться в ИИ-трендах и применять их с умом.

Смотрите ролик полностью на наших площадках:
🔹 YouTube,
🔹 VK Видео,
🔹 Rutube.

Как нейросети изменили вашу жизнь? Делитесь мнением в комментариях под видео, а автору самого интересного ответа подарим нашего Тирекса 🦖

После просмотра выпуска решились автоматизировать бизнес-процессы с помощью ИИ? Настало время обновить мощности для инференса и обучения ML-моделей. Разверните надежную IT-инфраструктуру с GPU для AI-решений в Selectel ➡️

🦖 Финальное испытание Тирекса
Спасибо, что помогаете Тирексу масштабировать IT-инфраструктуру мастерской Деда Мороза. Осталось совсем немного 🤞

С вашей помощью он выбрал верный ответ — ледяное хранилище. Именно оно подойдет для размещения объектов, которые редко читают и изменяют. А стоимость хранения для него самая низкая.

Тирекс думал, что теперь мастерская будет стабильно обрабатывать много заказов. Но не все так гладко…

Дед Мороз предупредил Тирекса о пиковых нагрузках до новогодней ночи. Сайт в это время должен работать стабильно, чтобы пользователи смогли получить поздравительные открытки, быстро заказать подарки родным или поблагодарить отправителя.

Нужна оперативная загрузка данных и доставка тяжелого статического контента. К счастью, в Selectel есть CDN со скидкой до 50% до 31 декабря. Помогите Тирексу подключить сеть доставки контента и обеспечить доступность сервисов.

Осталось всего одно действие, чтобы получить призы за задания Тирекса. Наберите 120 💎 под этим постом. Справитесь?

Триллион параметров на CPU: реально ли запустить тяжелый AI на «обычных» процессорах? 🤔

Новые LLM включают до триллиона параметров. Кажется, что без фермы из H200 к ним не подступиться, особенно если данные нельзя отдавать в публичные облака.

Но что, если ваша задача — не обслуживать миллион пользователей, а провести локальные тесты или развернуть решение для узкого круга внутри своей сети?

💰 Более бюджетный способ — запуск LLM на CPU. Так, сервер с двумя CPU может стоить ~150 000 ₽/мес, а аналогичный с GPU — уже более 700 000 ₽. В Академии Selectel читайте подробнее о том, как запустить ИИ-модели на доступном железе и какие инструменты для этого использовать.

Нужны ресурсы для запуска моделей, обучения AI-моделей или рендеринга изображений? Арендуйте облачные серверы под задачи вашего проекта в Selectel ➡️