Деплой LLM on-premise: железо, квантование, автоскейлинг и стоимость — полный гайд для enterprise

Деплой LLM on-premise: железо, квантование, автоскейлинг и стоимость — полный гайд для enterprise
Оцените профиль нагрузки и latency budget — от этого зависит выбор GPU (H100 для heavy или L40s для баланса).
Подберите степень квантования: FP8/INT8 для production, 4-bit только для тестов — падение качества на сложных RAG-задачах критично.
Соберите автоскейлинг через виртуальный эндпоинт (vLLM + K8s HPA): холодный старт ~30 сек, warm pool для пиков.
Посчитайте TCO на 36 месяцев: железо + электроэнергия + охлаждение + лицензии — реальная стоимость выходит на 40-60% дороже облака без учета compliance.
Внедрите best practices: разделение inference и training, Model Registry, canary-деплой и мониторинг через Prometheus.
Читать статью →

Подписаться на канал