Как создать чат-бота с искусственным интеллектом: пошаговое руководство по интеграции, обучению и деплою

Развитие систем автоматизации изменило подход к цифровым коммуникациям. На смену жёстким скриптам и кнопочным сценариям пришли генеративные архитектуры на базе нейросетей. Этот материал — разбор того, как устроены современные AI-ассистенты, из каких компонентов состоит их стек и чем они отличаются от классических автоответчиков.

Что такое AI-чат-бот

AI-чат-бот — это программный комплекс, который использует языковые модели и алгоритмы машинного обучения для анализа и генерации человеческой речи.

В отличие от кнопочных ботов, работающих по правилам и регулярным выражениям, AI-текст создаётся «на лету». Система проводит семантический анализ запроса: распознает контекст, синонимы, опечатки, сленг и намерение пользователя (intent), даже если мысль сформулирована нечётко.

Инженерный фундамент: ML и NLP

В основе интеллектуальных агентов лежат две технологии: Machine Learning (ML) и Natural Language Processing (NLP). Процесс обработки каждого сообщения разделен на три этапа:

1. Обработка текста (NLP-пайплайн). Бот разбивает входящую фразу на токены (слова или части слов), приводит их к начальной форме и анализирует синтаксическую структуру.
2. Векторизация (эмбеддинги). Слова переводятся в многомерные массивы чисел. В этом математическом пространстве похожие по смыслу понятия (например, «купить» и «заказать») находятся рядом, что позволяет боту понимать синонимы.
3. Обработка трансформерами. Механизм внимания (self-attention) позволяет нейросети оценивать связь между словами в предложении, учитывая контекст всей фразы целиком, а не только стоящих рядом слов.

Большие языковые модели (LLM)

Вычислительным центром бота является большая языковая модель (LLM): например, GPT-OSS, Llama 3 или Claude. Эти модели обучаются на терабайтах текстов и предсказывают, какое слово должно быть следующим в последовательности.

Интеграция LLM позволяет решать задачи, которые невозможно заскриптовать:

• Суммаризация (краткое содержание) длинных диалогов;
• Извлечение сущностей (автоматическое выделение имён, телефонов, номеров заказов из свободной речи пользователя);
• Генерация кода или нестандартных ответов по внутренним базам знаний.

Для развертывания таких моделей на собственном оборудовании без облачных API используют легковесные фреймворки вроде Llama.cpp. К слову, про развёртывание LLM-модели в среде Llama у нас есть отдельная статья.

Для комфортной работы с легковесными фреймворками и тестирования языковых моделей необходим достаточный объём видеопамяти. Специалисты выбирают мощные рабочие станции и GPU-серверы, которые позволяют запускать нейросети локально и обрабатывать запросы без задержек.

[ PERFORMANCE PRO TOWER ]

350D Tower

i9-14900K · RTX 5090 32ГБ · 64GB DDR5 RGB · 1 ТБ

751 000 ₽

56 325 ₽ / мес Примерный ежемесячный платёж. Итоговая сумма рассчитывается индивидуально.

Подробнее

750D Tower

7965WX · RTX 5090 32ГБ · 256GB DDR5 ECC · 1 ТБ NVME 5.0

2 200 500 ₽

165 038 ₽ / мес Примерный ежемесячный платёж. Итоговая сумма рассчитывается индивидуально.

Подробнее

900D Tower

2 x EPYC 9534 · RTX PRO 5000 48GB · 512GB DDR5 ECC · 2 ТБ

4 944 500 ₽

370 838 ₽ / мес Примерный ежемесячный платёж. Итоговая сумма рассчитывается индивидуально.

Подробнее

Контекст и управление сессиями

Качественный бот удерживает контекст беседы с помощью управления сессиями (session management). При каждом новом запросе модель получает не только последнюю фразу, но и историю предыдущих реплик.

Объём памяти бота ограничен размером контекстного окна конкретной модели, который обычно составляет от 8 до 128 тысяч токенов. Один токен равен примерно части слова или короткому слову целиком. Когда переписка выходит за пределы этого лимита, алгоритм физически не может удерживать весь объём данных и начинает стирать из оперативной памяти самые старые сообщения. В результате виртуальный помощник теряет нить разговора, забывает детали заказа или условия задачи, которые обсуждались в самом начале общения.

Чтобы избежать «амнезии», разработчики применяют различные хитрости. Самая популярная — автоматическая суммаризация. Когда контекстное окно заполняется, система делает краткое смысловое резюме прошлой переписки. Десятки страниц текста сжимаются до нескольких ёмких абзацев с главными фактами, освобождая память для продолжения осмысленного диалога.

Различия: AI-боты против сценарных систем

Главное отличие — в гибкости и принципах обработки информации.

Бизнес-результаты от внедрения AI

Интеграция интеллектуальных диалоговых систем требует вложений в разработку и инфраструктуру, однако такие затраты быстро окупаются. Переход от классических колл-центров и жёстких скриптов к генеративным алгоритмам трансформирует экономику сервиса. Следующий список демонстрирует основные измеримые показатели, которые улучшаются после запуска виртуального помощника:

1. Экономия на поддержке. Бот закрывает до 80% типовых обращений (FAQ, статус заказа, возврат товара) без привлечения операторов первой линии.
2. Отсутствие очередей. Система обрабатывает тысячи запросов одновременно в пиковые периоды (распродажи, сбои), сохраняя скорость ответа.
3. Персонализация. Через API бот подключается к CRM, благодаря чему сразу видит имя клиента, историю его покупок и формирует персональные рекомендации.
4. Аналитика. Алгоритмы автоматически размечают тегами все диалоги, группируют частые жалобы и собирают статистику для продуктовой команды.

Примеры применения в разных сферах

Адаптивность генеративных нейросетей позволяет использовать их далеко за пределами простых ответов на частые вопросы. Интеллектуальные ассистенты легко интегрируются в самые разные отрасли, и берут на себя рутинные процессы как в работе с клиентами, так и во внутренних коммуникациях компании. Ниже представлены популярные сценарии использования в ключевых секторах:

• E-commerce. Поиск товаров в каталоге по текстовому описанию, оформление возвратов, трекинг посылок.
• Банки и финтех. Проверка баланса, генерация выписок, расчет платежей по кредитам, базовая техническая поддержка в приложении.
• HR и онбординг. Первичный скрининг резюме, проведение текстовых интервью, ответы на вопросы сотрудников про отпуска и ДМС.
• Техподдержка. Анализ внутренних баз данных и выдача пошаговых инструкций по ремонту или настройке софта.

7 ключевых этапов создания AI чат-бота

Этап 1. Определение цели и назначения

Архитектура системы полностью зависит от бизнес-задач. Перед началом разработки фиксируют целевые метрики (KPI): например, процент автоматического закрытия тикетов без участия человека (Deflection Rate) или скорость первого ответа (First Response Time).

На этом же этапе прописывают рамки компетенций бота (системный промпт). Чёткое ограничение предметной области — главный способ борьбы с галлюцинациями (ситуациями, когда нейросеть придумывает факты).

Этап 2. Выбор платформы и инфраструктуры

Инструменты разработки делятся на три основные категории:

• No-code / Low-code конструкторы. Подходят для быстрой проверки гипотез и простых интеграций. Сокращают время запуска (Time-to-Market), но ограничивают контроль над данными;
• Облачные API (OpenAI, Anthropic и др.). Дают доступ к самым мощным языковым моделям, но не подходят компаниям со строгой политикой конфиденциальности;
• Open-source модели (Llama, Mistral). Позволяют развернуть систему локально на собственных серверах компании. Это гарантирует безопасность данных, но требует мощного оборудования с производительными GPU от NVIDIA и достаточным объемом видеопамяти (VRAM).

Что касается выбора железа для LLM, про это у нас есть отдельная развёрнутая статья.

Главным барьером при выборе локального размещения долгое время оставалась сложность первоначальной настройки серверов. Сегодня эта проблема решается с помощью платформы DigitalRazor OneStack — интегрированной программной среды, которая превращает «голое» железо в готовую рабочую станцию для машинного обучения. Разработчикам не нужно тратить дни на конфигурацию Linux и поиск совместимых библиотек: система предоставляет доступ к JupyterHub, контейнерам и инструментам мониторинга «из коробки». Локальный запуск будет таким же удобным, как использование облачных API.

Этап 3. Проектирование диалоговой логики

Коммерческие процессы требуют предсказуемости, поэтому свободную генерацию нейросети всегда ограничивают правилами. Для этого диалог проектируют в виде направленных графов или конечных автоматов (FSM). Это позволяет сочетать гибкость ИИ со строгими сценариями автоматизации.

Типичный путь сообщения внутри системы состоит из 8 шагов:

1. Входной шлюз. Система принимает вебхук от мессенджера или сайта с текстовым или голосовым файлом (payload).
2. Препроцессинг. Голосовые сообщения переводятся в текст (STT — Speech-to-Text). Текст очищается от лишних символов, система извлекает из базы историю прошлых реплик пользователя.
3. Анализ намерения (Intent Recognition). Алгоритм определяет, чего именно хочет пользователь, и рассчитывает уровень уверенности в своем выводе (Confidence Score).
4. Маршрутизация. Если уровень уверенности ниже заданного порога (например, 70%), срабатывает fallback-сценарий: бот вежливо переводит диалог на живого оператора.
5. RAG-пайплайн. Если запрос стандартный, система превращает его в вектор, обращается к базе знаний компании и находит релевантные текстовые блоки.
6. Генерация ответа (LLM). Формируется итоговый запрос для нейросети, который включает системную инструкцию (роль), найденный контекст из базы знаний и историю диалога. Модель генерирует ответ.
7. Постпроцессинг. Текст форматируется: расставляются абзацы, подсвечиваются важные элементы, добавляются интерактивные кнопки.
8. Выдача ответа. Готовый JSON-пакет отправляется в мессенджер или виджет, и пользователь видит сообщение.

Этап 4. Интеграция LLM и настройка параметров

Для подключения языковой модели используют облачные API или запускают open-source решения (Mistral, Llama 3) на собственных серверах. При локальном развёртывании ключевой фактор — достаточный объём видеопамяти (VRAM) на сервере.

Чтобы бот общался естественно, но не придумывал лишнего, инженеры точно настраивают гиперпараметры инференса (генерации):

• Temperature (температура). Регулирует уровень креативности модели. Значение $0$ делает ответы строго детерминированными и предсказуемыми — это необходимо для поддержки и работы с документами. Высокие значения (ближе к $1$) заставляют модель подбирать менее очевидные слова, что полезно для творческих задач, но увеличивает риск галлюцинаций;
• Top-p (Nucleus sampling). Ограничивает выбор слов пулом наиболее вероятных вариантов. Помогает отсекать логически неподходящие продолжения фраз;
• Frequency / Presence Penalty. Штрафы за повторение одних и тех же слов или тем. Эти параметры избавляют текст бота от зацикливания и тавтологии, делая речь похожей на человеческую.

Этап 5. Подключение памяти и контекста

Для управления сессиями (session management) настраивают многоуровневую архитектуру памяти. Она состоит из двух компонентов:

• Краткосрочная память (Buffer Memory). Хранит реплики текущего диалога в быстром кэше (например, в базе данных Redis). Бот передает этот лог модели при каждом новом запросе, благодаря чему нейросеть удерживает нить разговора и понимает, к какому существительному относится местоимение;
• Долгосрочная память. Работает через векторизацию прошлых сессий. Если клиент возвращается в чат спустя несколько месяцев, алгоритм ищет семантически похожие диалоги в векторной базе. Это позволяет восстановить историю общения, прошлые проблемы и индивидуальные предпочтения пользователя без повторных расспросов.

Этап 6. Интеграция с внешними источниками

Возможности ассистента не ограничены базой знаний, если настроен механизм вызова внешних функций (Function Calling). Когда нейросети не хватает внутренних данных для ответа, модель автоматически формирует структурированный JSON-запрос к сторонним сервисам.

Через Function Calling система взаимодействует с любой корпоративной инфраструктурой:

• Автоматически проверяет статус заказа или квалифицирует лида в CRM;
• Отправляет SQL-запросы в ERP-систему для резервирования остатков товара на складе;
• Подключает платёжные шлюзы и отправляет клиенту ссылки на оплату.

Этап 7. Тестирование и деплой

Финальное тестирование системы перед запуском в промышленную эксплуатацию включает проверку по двум главным критериям:

1. Безопасность. Систему проверяют на устойчивость к инъекциям (prompt injection). Это попытки взлома, когда с помощью обманных текстовых команд боту пытаются навязать чужую роль, заставить выдать системный промпт или конфиденциальные данные.
2. Скорость работы (Latency). Измеряют время до генерации первого токена и общую скорость выдачи ответа, чтобы пользователи не ждали реплики чат-бота слишком долго.

Для работы локальных генеративных моделей без задержек требуется производительное оборудование. Инференс тяжелых RAG-пайплайнов и параллельную генерацию текстов для тысяч одновременных сессий обеспечивают специализированные аппаратные платформы.

Высокую пропускную способность демонстрируют, например, серверы линейки SCALE, оснащенные двумя процессорами Xeon Platinum и связкой графических ускорителей. Подробный разбор конфигураций оборудования и тесты производительности приведены в обзоре «Серверы для ИИ и машинного обучения: подборка GPU-серверов 2026». Локальное размещение таких вычислительных узлов полностью изолирует корпоративный контур и гарантирует конфиденциальность данных компании.

Интеграция с популярными мессенджерами

При разделении логики и шлюза мессенджеров разработчики получают омниканальную систему. Единое ядро бота обрабатывает запросы, а шлюзы адаптируют ответы под формат конкретной площадки. Ниже приведен разбор особенностей интеграции с основными платформами.

Telegram

Платформа подходит для быстрого запуска благодаря открытому Bot API и бесплатной отправке сообщений.

Интеграция включает два шага: получение токена у служебного бота BotFather и настройку Webhook для приема обновлений. Мессенджер поддерживает текстовое форматирование Markdown, интерактивные кнопки, меню команд и запуск встроенных веб-приложений (Web Apps), которые превращают чат в полноценный интерфейс клиентской поддержки.

WhatsApp Business API

Подключение к экосистеме WhatsApp идёт через официальных провайдеров (BSP) и требует верификации компании. Платформа использует строгую модель тарификации по 24-часовым диалоговым сессиям, а для инициации переписки со стороны компании нужны заранее одобренные шаблоны сообщений.

Цены зависят от категории диалога:

• Маркетинговые рассылки — 9,7 рубля за сессию;
• Транзакционные уведомления — 6 рублей за сессию;
• Сервисные диалоги (когда клиент сам пишет боту для решения проблемы) — бесплатно.

Бесплатный шаг для входящих обращений делает мессенджер выгодным каналом для развертывания баз знаний и FAQ-систем.

VK, Viber, Discord

При расширении каналов связи разработчики сталкиваются с различиями в протоколах доставки сообщений:

• VK (ВКонтакте). Сервер мгновенно перехватывает входящие сообщения в сообществах через Callback API. Платформа требует подтверждения адреса сервера при настройке и передает события в формате JSON;
• Viber. Бот работает через REST API. Платформа требует привязки Webhook и обязательной передачи авторизационного ключа в HTTP-заголовках при каждом запросе;
• Discord. Архитектура мессенджера опирается на постоянное двунаправленное WebSocket-соединение (Gateway). Бот держит постоянную сессию с сервером для приема и отправки событий в реальном времени, что увеличивает нагрузку на сетевой стек, но снижает задержки.

Обучение и настройка AI чат-бота

Чтобы алгоритм эффективно решал узкоспециализированные бизнес-задачи, его необходимо калибровать под предметную область компании.

Fine-tuning языковых моделей

Процедура тонкой настройки подразумевает корректировку внутренних весов нейросети на основе кастомного датасета, содержащего тысячи верифицированных пар «запрос — ответ». Применение методов адаптации низких рангов (LoRA) позволяет обучать гигантские архитектуры без необходимости пересчета всех миллиардов параметров, что радикально экономит ресурсы.

Тонкую настройку применяют для обучения алгоритма специфическому отраслевому языку и тональности бренда. Подробные об этом мы рассказывали в этой статье.

Проектирование инструкций (Prompt engineering)

Процесс проектирования инструкций для управления генеративной моделью называют промпт-инжинирингом. Надёжный системный промпт включает назначение роли, детальное описание алгоритма действий, жёсткие ограничения по формату и примеры.

Использование техники цепного рассуждения (Chain of Thought), когда модель получает команду шаг за шагом проанализировать логику перед генерацией итогового текста, снижает вероятность ошибок. Команды бота должны быть однозначными и исключать двойное толкование.

Обработка ошибок и fallback

Даже самая совершенная система сталкивается с запросами, выходящими за рамки ее компетенции. Разработка сценариев отступления важна для удержания качества общения.

Модуль классификации намерений анализирует входящий текст. Если рассчитанный уровень уверенности падает ниже установленного значения, алгоритм не пытается угадать ответ. Вместо этого система отправляет уточняющий запрос с предложением воспользоваться кнопками быстрого выбора. При повторных сбоях срабатывают триггеры перевода сессии на оператора вместе со сгенерированным резюме проблемы.

Развертывание (деплой) чат-бота

Деплоймент переводит программный продукт из стадии лабораторного прототипирования в состояние промышленной эксплуатации. На этом этапе обеспечивается отказоустойчивость, безопасность и способность системы справляться с высокими нагрузками.

Процесс промышленного развертывания AI-бота состоит из трёх ключевых компонентов:

• Контейнеризация (Docker). Все элементы системы — ядро бота, NLP-пайплайн, скрипты интеграции и шлюзы мессенджеров — упаковываются в изолированные контейнеры. Это гарантирует, что код будет работать одинаково на тестовом сервере разработчика и на мощном промышленном оборудовании, исключая конфликты зависимостей и системных библиотек;
• Оркестрация (Kubernetes). Для управления контейнерами разворачивается кластер Kubernetes. Он отвечает за автоматическое горизонтальное масштабирование: если наплыв пользователей в мессенджерах резко возрастает, система самостоятельно запускает дополнительные копии контейнеров с ботом, распределяя нагрузку. При падении одного из серверов оркестратор мгновенно перезапускает сервисы на резервных мощностях без остановки обслуживания;
• Выделенный инференс моделей. Языковые модели (LLM) из-за высоких требований к видеопамяти и процессору выносятся в отдельные изолированные микросервисы. Их работу оптимизируют с помощью специализированных фреймворков (например, vLLM, Triton Inference Server или TensorRT-LLM), которые организуют эффективную очередь запросов и параллельную генерацию токенов для сотен пользователей одновременно.

Чек-лист для запуска бота в production:

1. Инфраструктура. Балансировка нагрузки между GPU-серверами
2. Безопасность. Шифрование данных и скрытие личной информации в логах
3. Лимиты API. Ограничение частоты запросов (до 30 сообщ/сек)
4. Отказоустойчивость. Бесшовный перевод диалога на оператора при сбоях
5. Аналитика. Сбор метрик: удовлетворённость, длительность, галлюцинации
6. Резервирование. Автобэкап баз данных и векторных индексов

Обработка сотен одновременных запросов и параллельная генерация токенов создают колоссальную вычислительную нагрузку. Чтобы алгоритм выдавал ответы мгновенно, инфраструктура должна опираться на производительные серверы, которые проектировщики создают специально под тяжелые задачи машинного обучения.

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U

Продвинутые возможности AI-ботов

Современные диалоговые платформы не ограничиваются приёмом и отправкой текста. Они работают с графикой, распознают голос и используют базы данных для точечного поиска информации.

Генерация изображений

Текстовые модели подключают к диффузионным нейросетям (например, Stable Diffusion) через API. Процесс устроен так: пользователь отправляет текстовое описание (промпт), бот передает команду на сервер генерации, а система очередей отслеживает статус задачи.

Обработка идет в асинхронном режиме — это значит, что бот не зависает в ожидании картинки, а продолжает отвечать на другие сообщения в чате. Как только нейросеть заканчивает рендеринг, готовый файл отправляется пользователю.

Голосовые сообщения и STT/TTS

Работа с аудиосообщениями состоит из трех шагов:

1. Speech-to-Text (STT). Входящий аудиофайл обрабатывается моделью распознавания речи (например, Whisper) и превращается в текст.
2. Генерация. Текстовое ядро бота формирует ответ.
3. Text-to-Speech (TTS). Готовый текст озвучивается с помощью алгоритмов синтеза речи и отправляется пользователю в виде голосового сообщения.

Основная задача инженеров при настройке этого конвейера — сократить задержку (latency) между шагами, чтобы бот отвечал без паузы.

Мультиязычность

Архитектура моделей-трансформеров позволяет им работать со множеством языков без установки дополнительных переводчиков. Бот определяет язык запроса по первым словам и сразу генерирует ответ на нем же.

Эта особенность помогает при работе с международными базами данных: бот может найти нужный факт в русскоязычной инструкции, перевести его и выдать точный ответ на английском или китайском языке.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет боту использовать корпоративные документы (инструкции, прайс-листы, регламенты) без дорогостоящего переобучения самой нейросети.

Подготовка документов к работе включает три этапа:

1. Разбивка на чанки. Тексты делят на небольшие фрагменты. Оптимальный размер — 250 токенов (около одного абзаца) с перекрытием в 125 токенов, чтобы не потерять смысл на стыках.
2. Векторизация. Каждый фрагмент пропускают через модель эмбеддингов. Текст превращается в числовой вектор — математический код, отражающий суть написанного.
3. Сохранение. Векторы записывают в базу данных.

Когда пользователь пишет вопрос, бот тоже переводит его в вектор и сравнивает с кодами в базе по методу косинусного сходства. Система находит фрагменты документов, которые ближе всего по смыслу к вопросу, добавляет этот контекст к инструкции для нейросети, и модель формулирует точный ответ.

Для работы с векторами используют разные типы баз данных. Их выбор зависит от стадии проекта и объемов информации.

FAQ: частые вопросы о создании AI чат-ботов

Заключение

Автоматизация клиентской поддержки изменилась. На смену кнопочным ботам и жёстким сценариям, которые ломались от любой опечатки пользователя, пришли большие языковые модели (LLM). Современные диалоговые системы умеют распознавать синонимы, извлекать данные из свободной речи и отвечать клиентам без помощи операторов.

Разработка и запуск такого продукта включают три основных этапа:

1. Проектирование логики. Свободную генерацию нейросети ограничивают строгими правилами маршрутизации (направленными графами). Если система не уверена в ответе, она не придумывает факты, а переводит диалог на сотрудника поддержки.
2. Настройка поиска по документам (RAG). Вместо дорогого переобучения модели компании загружают инструкции, регламенты и прайс-листы в векторные базы данных. Бот находит нужный фрагмент текста и формулирует ответ на его основе.
3. Подключение к инфраструктуре через API. Бот связывается с CRM и складскими базами, чтобы автоматически проверять статус заказов, бронировать товары и выставлять счета на оплату.

Интеграция тяжёлых нейросетевых архитектур в бизнес-процессы требует производительного железа. Облачные API не всегда подходят для коммерческого использования: передача данных сторонним сервисам нарушает конфиденциальность, а скорость ответа зависит от сторонних серверов и загрузки каналов связи. Локальный запуск open-source моделей (например, Llama 3 или Mistral) на собственных мощностях компании полностью изолирует коммерческую информацию внутри контура организации. Для параллельной обработки тысяч запросов без задержек и стабильной работы RAG-пайплайнов используют ИИ-серверы с графическими ускорителями (GPU) от NVIDIA. Большой объём видеопамяти и производительные процессоры позволяют генерировать ответы «на лету» даже в периоды пиковых сезонных нагрузок.

Наша компания проектирует, собирает и доставляет серверы и рабочие станции для задач искусственного обучения и машинного обучения по всей России. Компоненты подбираются под конкретную языковую модель и объём базы знаний, что гарантирует стабильную работу ИИ-поддержки без переплат за избыточную мощность, а есть есть вопросы — напиши нам.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U