The post has been translated automatically. Original language: Russian
Hello, community!
AI projects often start with a question about the GPU. This is logical: models need to be trained, inference needs to be accelerated, and a lot of calculations are required. But if you only look at the GPU, you can skip everything else.
For an AI product, the entire infrastructure around it is important.:
- where the data is stored;
- how fast are they transmitted;
- who has access to them;
- how experiments are launched;
- how the cost is controlled;
- where are the models stored?;
- how inference works;
- how does the team understand that the GPU is really being used efficiently?
This is especially important for a startup because AI infrastructure can quickly become expensive.
For example, there is a GPU, but the data is being fed slowly - the resource is idle. There is no monitoring - the team does not understand why the training is taking longer. There is no cost control - the budget goes faster than planned. Security is not configured - there are risks based on customer data.
The AI-ready infrastructure should include:
- compute;
- fast storage;
- a stable network;
- containerization;
- task management;
- monitoring;
- data security;
- backup;
- cost control;
- inference support.
CloudFort helps tech teams prepare infrastructure for AI loads on local sites in the Republic of Kazakhstan: computing, storage, network, security, observability and a transparent financial model.
We offer AstanaHub residents an AI-ready pilot: let's take one ML workload or inference scenario, check the requirements for compute, storage and network, and show you what you need to run an AI load in CloudFort.
CloudFort is a local enterprise cloud partner for Kazakhstan and Central Asia.
Telegram: t.me/cloudfort_kz
#CloudFort #AIInfrastructure #GPU #MachineLearning #AstanaHub #StartupKZ #PrivateCloud #KazakhstanIT
Привет, комьюнити!
AI-проекты часто начинают с вопроса про GPU. Это логично: модели нужно обучать, inference нужно ускорять, вычислений требуется много. Но если смотреть только на GPU, можно пропустить всё остальное.
Для AI-продукта важна вся инфраструктура вокруг:
- где лежат данные;
- как быстро они передаются;
- кто имеет к ним доступ;
- как запускаются эксперименты;
- как контролируется стоимость;
- где хранятся модели;
- как работает inference;
- как команда понимает, что GPU действительно используется эффективно.
Для стартапа это особенно важно, потому что AI-инфраструктура может быстро стать дорогой.
Например, GPU есть, но данные подаются медленно - ресурс простаивает. Мониторинга нет - команда не понимает, почему обучение идет дольше. Контроля стоимости нет - бюджет уходит быстрее, чем планировали. Безопасность не настроена - появляются риски по данным клиентов.
AI-ready инфраструктура должна включать:
- compute;
- быстрые хранилища;
- стабильную сеть;
- контейнеризацию;
- управление задачами;
- monitoring;
- безопасность данных;
- backup;
- контроль стоимости;
- поддержку inference.
CloudFort помогает tech-командам готовить инфраструктуру под AI-нагрузки на локальных площадках в РК: вычисления, storage, network, безопасность, observability и прозрачная финансовая модель.
Резидентам AstanaHub предлагаем AI-ready пилот: возьмём один ML-workload или inference-сценарий, проверим требования к compute, storage и сети, и покажем, что нужно для запуска AI-нагрузки в CloudFort.
CloudFort — локальный enterprise cloud partner для Казахстана и Центральной Азии.
Telegram: t.me/cloudfort_kz
#CloudFort #AIInfrastructure #GPU #MachineLearning #AstanaHub #StartupKZ #PrivateCloud #KazakhstanIT
Share
