Как превратить хаос ML-инструментов в рабочий ML-завод ✨

Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают результатов. Не из-за качества моделей в их основе, а из-за отсутствия комплексного подхода.

Как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере — покажем на вебинаре 2 июня.

Вы узнаете:

▶️почему ИИ-пилоты «не взлетают»

▶️во сколько обходится ML на самом деле

▶️облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе

▶️как устроена наша MLOps-платформа

▶️зачем нужны воркспейсы

А в практической части вы научитесь:

▶️создавать воркспейс и подключать внешние источники данных

▶️запускать Jupyter Server на базе готового образа: от выбора образа до открытия JupyterLab

▶️проходить весь путь работы на платформе до запуска

▶️распределенного обучения на нескольких GPU

▶️отслеживать метрики обучения прямо из интерфейса

👉 Регистрируйтесь, будет интересно 👈

Первый шаг в облако ↗️

Для тех, кто только думает о переезде в облако Cloud․ru или уже приступает к работе с нашими сервисами, мы подготовили короткое видео о работе в личном кабинете.

В нем показали, как создавать ресурсы, отслеживать состояние сервисов, контролировать затраты и управлять всеми проектами организации.

✨ После регистрации в личном кабинете вы можете получить стартовый грант — 4 000 бонусов. Это поможет начать знакомство с облачными сервисами без собственных трат.

А вы уже пользуетесь облаком Cloud․ru?
❤️ — да
🔥 — планирую протестировать

Создаем свой ML-завод уже через час на вебинаре 💬

Расскажем об отличиях облака, open source своими руками и готового решения, а в практической части создадим свой воркспейс и запустим Jupyter Server. Будет интересно!

GLM-5.1, Kimi K2.6 и DeepSeek V4 Pro ✨

Новые китайские модели уже в Evolution Foundation Models.

Весна выдалась насыщенной на релизы мощных открытых LLM. Добавили их в наш каталог, чтобы вы могли протестировать модели в своих проектах.

➡️ GLM-5.1 от Z.ai

▶️построена на архитектуре MoE с 754 млрд параметров

▶️поддерживает контекстное окно в 200 000 токенов

▶️оптимизирована для агентной разработки: способна автономно выполнять задачи до 8 часов

👉По производительности GLM-5.1 сопоставима с лучшими закрытыми аналогами: высокая эффективность в длительном выполнении задач и сложной инженерной оптимизации👈

➡️ Kimi K2.6 от Moonshot AI

▶️

построена на архитектуре MoE с 1 трлн параметров

▶️

поддерживает контекстное окно в 256 000 токенов

▶️

поддерживает нативную мультимодальность: текст, изображения и видео

👉Ключевая особенность Kimi K2.6 — технология Agent Swarm, позволяющая оркестрировать до 300 субагентов на 4 000 скоординированных шагов👈

➡️ DeepSeek V4 Pro от DeepSeek

▶️

1,6 трлн параметров

▶️

контекст до 1 млн токенов

👉DeepSeek отдельно выделил технологию гибридной архитектуры внимания, чтобы значительно повысить эффективность работы в длительном контексте👈

В Evolution Foundation Models все модели уже готовы к работе и доступны по API.

👉 Протестируйте их в действии 👈

Объективно крутые статьи 😎

Технотекст — ежегодный конкурс технических статей от Хабра, который выделяет самые качественные материалы: от разработки и ИИ до научпопа.

В этом году сразу три текста наших авторов попали в шорт-лист Технотекста:

➡️ Номинация «Информатика и алгоритмы»

Азбука тензорных сетей, часть 1: кружочки и палочки

Подход, который позволяет моделировать большие квантово-механические системы и полезен для целого ряда задач — включая машинное обучение и нейронные сети.

➡️ Номинация «Тестирование»

Где ломается прокси-балансировщик: наш опыт измерений

Как автор искал точку отказа прокси-балансировщика: метрики, инструменты и автоматизация измерений.

➡️ Номинация «Маркетинг, реклама, PR и контент»

Статья-победитель:

Это вам не шутки: как я пыталась отучить LLM петросянить

Почему языковые модели плохо шутят и какие практические приемы промпт-инжиниринга помогают немного улучшить ситуацию.

В блоге на Хабре наши эксперты регулярно делятся опытом и инструкциями, разбирают новые технологии и рассказывают о необычных увлечениях.

👉 Подписывайтесь 👈

Мощностей для ИИ стало больше 💬

В Cloud․ru стали доступны серверы HGX с новыми GPU B300 — одними из самых производительных графических ускорителей для ИИ-задач.

➡️О GPU B300

Графические ускорители B300 построены на современной архитектуре и оснащаются до 192 ГБ высокоскоростной памяти HBM3e с пропускной способностью порядка 8 ТБ/с. А пиковая производительность достигает нескольких петафлопс в задачах ИИ (FP8/FP16).

➡️Что это дает

Новые графические ускорители дают максимально доступную производительность для:

▶️

обучения и эксплуатации LLM

▶️

работы с генеративным ИИ

▶️

развития компьютерного зрения

▶️

задач HPC и сложной аналитики.

Это позволяет компаниям решать задачи нового уровня сложности: запускать автономных ИИ-агентов, GPT-ассистентов с генерацией изображений и видео, чат-боты на миллионы пользователей и т.д.

👉Узнайте больше об аренде GPU👈

Продолжаем рассказывать о новых возможностях инфраструктуры Cloud․ru ⤵️

Теперь в облаке доступны выделенные серверы на базе AMD EPYC — для задач, которым «тесно» в виртуальной среде.

➡О сервере

Новая конфигурация включает:
▶️64 физических ядра AMD EPYC

▶️768 ГБ оперативной памяти DDR5

▶️высокопроизводительные NVMe-накопители

➡Серверы подойдут для:

▶️высоконагруженных баз данных

▶️систем 1С и ERP

▶️контейнерных платформ

▶️CI/CD и сборочных контуров

▶️нагрузочного тестирования

▶️аналитических и вычислительных задач

Вся производительность физического сервера доступна только вашей системе. При этом вы получаете привычные облачные сервисы: управление через удобную консоль, мониторинг, приватные сети, аудит действий, поддержку 24/7 и SLA 99,98%.

👉Узнайте больше об аренде выделенного сервера👈

Cloud․ru в программном комитете South HUB'26 🌐

South HUB — масштабное комьюнити для C-level руководителей из мира ИТ. Главное событие года — ежегодный кэмп, который пройдет уже на этой неделе в Сочи с 10 по 14 июня.

В этом году Анастасия Тафеенко, директор блока разработки платформы Cloud․ru Evolution, вошла в программный комитет кэмпа. Вместе с лидерами индустрии Cloud․ru готовит программу о том, как превращать мечты в работающие стратегии.

Мы помогаем формировать повестку вокруг новых вызовов:

✨ AI-first мир: как проектировать компании будущего без накопления legacy

✨ Баланс лидера: как руководителю сохранять драйв и энергию в условиях бесконечной гонки

✨ Крутые госпродукты для миллионов: живые кейсы и границы между скоростью, безопасностью и доверием граждан

Не только следим за трендами, но и задаем их ❤️

До встречи в горах!

Каждая четвертая компания
уже использует ИИ в облаке ❤️

А еще 18% планируют начать в ближайшие 12 месяцев

Сегодня вышло совместное исследование Apple Hills Digital и облачных провайдеров Cloud․ru, Selectel и VK Tech — «Облачные тренды в корпоративном секторе России 2026».

«Мы изучили, как компании строят ИТ-инфраструктуру, насколько полагаются на облако и какие изменения планируют».

В основе исследования — опрос 419 компаний из госсектора, ИТ, телекоммуникационной, промышленной, транспортной, строительной и медиаотраслей.

Ключевые выводы:

▶️Рынок облачных технологий перешел в фазу зрелости: скорость и гибкость — главная ценность облака для бизнеса

▶️Мультиоблако стало нормой: 58% пользователей работают с несколькими провайдерами

▶️Legacy-системы сохраняются у 78% компаний, поэтому гибридная инфраструктура остается одним из наиболее востребованных подходов

▶️ИИ выходит в промышленную эксплуатацию: готовые модели и скорость экспериментов — главное, зачем компании идут в облако с ИИ

▶️ИИ и кибербезопасность — ключевые направления роста инвестиций

Полная версия уже доступна на сайте Apple Hills Digital:
👉 Получить отчет 👈