Власний AI — на вашому GPU, з вашими даними
Розгорніть LLM або готову AI-платформу на хмарному GPU за годину: корпоративний чат-бот, RAG по внутрішніх документах, AI-фічі у вашому продукті. Дані не залишають ваш сервер, а рахунок — погодинний і передбачуваний.
Навіщо власний AI, коли є ChatGPT
Два мотиви, з якими не сперечаються: приватність даних і економіка на масштабі.
-
Приватність
Внутрішні документи, клієнтські дані, код, договори — те, що не можна відправляти у зовнішні API. Self-hosted LLM працює в ізольованому контурі: ваш GPU, ваша мережа, ваш Firewall. Жодних «дані можуть використовуватися для навчання».
-
Економіка на масштабі
API-білінг росте з кожним запитом; свій GPU коштує фіксовано: від ≈$80.96/міс у режимі робочого дня (8×5) до ≈$331.20/міс цілодобово (GPU від $0.46/год). На стабільному потоці запитів це в рази дешевше за API, а для нерівномірного навантаження — погодинна оплата: увімкнули на день, вимкнули на ніч.
Готові образи — AI за один клік
Образи з Marketplace піднімають робочий AI-стек за хвилини, без боротьби з драйверами.
-
Dify Premium
Low-code платформа для AI-застосунків: візуальні workflow, RAG-пайплайни по ваших документах, API для інтеграцій, підключення будь-яких моделей. Фактично — конструктор корпоративного AI-асистента.
-
Qwen3-VL-32B
Потужна відкрита мультимодальна модель: текст + зображення, OCR, reasoning. Розпізнавання документів, аналіз зображень, чат-бот — без ліцензійних платежів за модель.
-
Ollama + відкриті моделі
Найпростіший спосіб запустити Llama, DeepSeek чи будь-яку відкриту модель: образи Ollama, DeepSeek, Llama вже в Marketplace — GPU-інстанс з готовим inference за хвилини.
-
Плануєте інше?
vLLM (продакшен-inference), ComfyUI (генерація зображень), Whisper (розпізнавання мови) — розгортаються на чистому GPU-інстансі; CUDA й драйвери передвстановлені.
Який GPU під яку модель
Практична шпаргалка — відповідь на топ-запит «яка відеокарта потрібна для LLM».
| Задача | Модель (приклади) | Рекомендований GPU | Ціна |
|---|---|---|---|
| Старт: чат-бот / RAG для команди | 7–8B (Llama 3.1 8B, Qwen 8B) | RTX PRO 4500 Blackwell (32 GB) | $0.69/год · 8×5 ≈$121.44/міс |
| Асистент, аналіз документів | 30–70B квантовані | A100 80 GB / RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) | від $1.30/год |
| Мультимодальність (текст + зображення) | Qwen3-VL-32B | A100 80 GB | $1.30/год |
| Fine-tuning / донавчання | LoRA / QLoRA на 7–70B | H100 | $2.40/год |
| Великі моделі без квантування | 70B+ fp16 (Llama 3.1 70B) | Multi-GPU: 2–4× A100 / H100 | індивідуально |
| Генерація зображень | SDXL, Flux | RTX PRO 4500 Blackwell / L40S | від $0.69/год |
Не впевнені — почніть з меншого GPU на годину (від $0.46) і заміряйте швидкість на своїй задачі. Це дешевше за будь-яку консультацію. Повний прайс усіх карт — Cloud GPU
Типова архітектура корпоративного AI
Усе — в одній приватній мережі (VPC), назовні лише інтерфейс. Firewall безкоштовний.
-
Співробітники / ваш застосунок
-
Dify на Cloud Instance — оркестрація, RAG, права доступу
-
LLM на GPU-інстансі — Qwen / Llama, vLLM
-
Object Storage (S3) — документи для RAG, ваги моделей, датасети
Запити не виходять за межі вашої інфраструктури — це головна відмінність від API OpenAI, Google чи Anthropic.
Часті запитання
Порадитися щодо конфігураціїВаш AI-асистент може працювати вже сьогодні
Образ з Marketplace + GPU погодинно = робочий прототип за годину. Сподобається — масштабуєте, ні — вимкнете, заплативши за години тесту.
Нові публікації
Усе необхідне для створення стабільного, безпечного та масштабованого середовища
Чек-лист передачі on-call зміни в cloud для надійної підтримки 24/7: менше втрати контексту, швидше вирішення інцидентів
Практичний чек-лист передачі on-call зміни в cloud, що допомагає уникати втрати контексту, не пропускати критичні сигнали та швидше закривати інциденти.
План change freeze і rollback для безпечних релізів у production: як знизити ризик збоїв під час критичних оновлень
Практичний підхід до change freeze і rollback, що допомагає зберігати стабільність production, доступність клієнтських сервісів і швидко відновлюватися у разі невдалого оновлення.
Плейбук планування cloud maintenance window для стабільних оновлень сервісу: менше збоїв і стабільна робота клієнтів
Практичний плейбук cloud maintenance window: як безпечно планувати оновлення, знижувати ризик збоїв і зберігати передбачуваність клієнтських операцій.
Плейбук тестування disaster recovery для cloud instance: підтвердьте готовність до відновлення до реального збою
Практичний плейбук тестування cloud disaster recovery, що допомагає підтвердити готовність до відновлення, знизити ризики та зберегти доступність клієнтських сервісів під час критичних збоїв.
Runbook реагування на cloud-інциденти для швидшого відновлення сервісу: менше простою та стабільний клієнтський досвід
Практичний runbook реагування на cloud-інциденти, що скорочує простій, прискорює відновлення та допомагає зберігати стабільну роботу клієнтських сервісів.
Календар capacity planning для cloud instance: як зберігати швидкі сервіси у пікові періоди зростання
Практичний щомісячний календар planning потужностей cloud instance для стабільної швидкості сервісів у періоди пікового попиту та контрольованих витрат.
Плейбук з rightsizing cloud instance і контролю витрат: як втримати продуктивність і зменшити щомісячні витрати
Практичний плейбук з rightsizing cloud instance для зменшення щомісячних витрат за стабільної продуктивності сервісів.
Чеклист multi-region failover для OpenStack + Kubernetes: стабільність клієнтських сервісів
Практичний чеклист multi-region failover для OpenStack і Kubernetes для стабільності клієнтських сервісів.
Базовий моніторинг і алертинг для cloud instances: як зупиняти «тихі» збої до впливу на клієнтів
Практичний базовий контур моніторингу й алертингу cloud instances для раннього виявлення збоїв і зменшення простоїв.
Стратегія бекапів для Cloud Instance і швидкого відновлення: практичний плейбук RPO/RTO на 2026 рік
Практична стратегія бекапів cloud instance: RPO/RTO, рівні захисту, регулярні тести відновлення та контроль витрат на зберігання.