Открытые модели, такие как Deepseek V3 и Qwen3 Coder, не просто догоняют свои закрытые аналоги: они демонстрируют передовую производительность при преимуществе в стоимости в 6–10 раз. Но этот невероятный потенциал скрывает сложность: открытые модели редко размещаются на сторонних платформах, в то время как закрытые модели почти всегда доступны в виде управляемых сервисов.
Для большинства команд развертывание таких моделей на собственной инфраструктуре сопряжено с тремя основными сложностями:
- Дорого: Для запуска такой модели, как Llama 3.3 70B, вам, скорее всего, понадобятся два графических процессора H100 — это огромные первоначальные затраты. Хуже того, это дорогое оборудование часто простаивает в периоды низкого спроса, что приводит к низкой утилизации и бесполезным вложениям.
- Сложно: Развертывание и поддержка больших языковых моделей (LLM) требуют глубоких знаний в области оптимизации вывода и работы с графическими процессорами, а найм целой команды MLOps нецелесообразен для большинства компаний.
- Неудобно: Новые модели выпускаются очень часто, но собственные инфраструктурные решения негибкие, поэтому тестирование новых моделей или масштабирование для удовлетворения внезапных скачков спроса происходит медленно и с трудом.
В Novita AI мы считаем, что вам не нужно выбирать между мощью открытых моделей и удобством управляемого сервиса. Наша платформа создана для обеспечения стабильности, производительности и опыта разработчика, которые вы ожидаете от премиальной закрытой модели, при этом с преимуществами в стоимости открытой экосистемы. Мы предоставляем размещение открытых LLM уровня production.
Давайте заглянем за кулисы и узнаем, что мы делаем, чтобы это стало возможным.
За кулисами размещения моделей
Когда вы размещаете кастомную модель на Novita AI или вызываете наш API для открытых LLM, под капотом происходит множество процессов. Размещение моделей в масштабе включает сложный процесс оркестрации, оптимизации и постоянного мониторинга, чтобы каждый запрос обрабатывался быстро и надежно.
Хранилище моделей и аппаратное обеспечение
Мы поддерживаем теплую библиотеку популярных открытых моделей (например, Llama, Qwen, DeepSeek), для чего храним эти модели с миллиардами параметров. Поскольку запуск таких LLM требует специализированного оборудования, мы сотрудничаем с дата-центрами по всему миру, чтобы обеспечивать быстрый и надежный сервис для пользователей в любом регионе, и управляем:
- Серверы, достаточно мощные для обработки нагрузок на инференс
- Сетевая инфраструктура для быстрой передачи запросов и ответов
- Электропитание для круглосуточной работы всего оборудования
Мы берем на себя затраты на аппаратное обеспечение и предоставляем:
- Теплая библиотека моделей: мы поддерживаем сотни разогретых моделей. Это позволяет вам мгновенно тестировать и проверять актуальные LLM для вашего сценария использования.
- Бессерверные эндпоинты с оплатой по факту использования: вы платите только за использованные токены. Эта модель тарификации идеально подходит для приложений с переменным спросом, таких как чат-боты и генерация текста, и гарантирует, что вы никогда не будете платить за неиспользуемую мощность.
- Кастомные развертывания по запросу: если вам нужен больший контроль, вы можете арендовать мощные графические процессоры, например NVIDIA H100, от $1.85 в час. Это позволяет масштабировать ресурсы под ваши потребности, превращая большие капитальные затраты в предсказуемые операционные расходы.
- Удобная для разработчиков интеграция: мы подготовили единый API, который скрывает всю базовую сложность. Эти API совместимы с популярными фреймворками, такими как API OpenAI, поэтому сменить провайдера очень просто: достаточно изменить базовый URL и ключ, и вы получите доступ ко всем открытым моделям из нашей библиотеки. Мы также обеспечиваем бесшовную интеграцию с фреймворками LangChain, LiteLLM и LlamaIndex, поэтому переключение или эксперименты с новыми моделями не сломают ваши существующие рабочие процессы.
Оптимизация инференса
Прямой запуск модели — это только начало. Чтобы обеспечить наилучшую производительность при минимальных затратах, мы используем несколько техник для оптимизации инференса:
- Квантизация: снижение точности весов модели, что делает их меньше и ускоряет запуск при сохранении производительности
- Батчинг: одновременная обработка нескольких пользовательских запросов для максимальной утилизации графических процессоров
- Балансировка нагрузки: распределение запросов по нескольким серверам, чтобы ни один сервер не был перегружен, что поддерживает низкую задержку
Мы берем на себя всю базовую сложность, чтобы предоставить отточенный, удобный для разработчиков опыт, который делает открытый ИИ доступным для всех.
- Мы предоставляем встроенную поддержку критически важных функций, таких как Function Calling, Structured Outputs и Batch Inference. Это избавляет вас от необходимости самостоятельно создавать эти сложные системы, ускоряя вывод продукта на рынок.
- Эластичное масштабирование для любых нагрузок: наша инфраструктура полностью эластична. Бессерверные эндпоинты автоматически масштабируются для обработки высокой параллельности запросов со временем до первого токена (TTFT) менее 300 мс. Кастомные и корпоративные развертывания предлагают автоматическое масштабирование графических процессоров для удовлетворения любого спроса при сохранении производительности и изоляции данных.
Для критически важных приложений мы предлагаем решение «Zero-Ops». Отправьте нам ваши требования (название модели, длина ввода/вывода, SLA по производительности), и наш движок оптимизации LLM индивидуально разработает для вас наиболее экономически эффективное решение. Наша команда экспертов также развернет и будет управлять моделью за вас, при этом мы гарантируем SLA 99,5%, стабильную производительность и прямую техническую поддержку.
Самостоятельное размещение против использования размещенных моделей
Некоторые разработчики предпочитают размещать свои собственные модели для максимального контроля. Если это вы, мы готовы помочь: арендуйте графические процессоры почасово через Novita AI и настройте ваш стек точно так, как вам нужно.
Однако самостоятельное размещение имеет существенные недостатки: настройка и поддержка требуют времени и экспертизы, масштабирование может быть сложным, а поиск баланса между стоимостью и производительностью — постоянной задачей.
Использование размещенных API для открытых LLM, таких как Novita, избавляет от этих накладных расходов, предоставляя готовое к production решение с предсказуемой производительностью и минимальной операционной нагрузкой. Мы оптимизировали инфраструктуру Novita AI, чтобы предложить вам лучший опыт при минимальных затратах. Запуская модели в масштабе, мы можем предлагать более низкие цены, чем может достичь отдельный разработчик или небольшая компания при самостоятельном размещении. Мы взимаем плату за количество обработанных токенов, поэтому вы платите только за то, что используете.
Мы разработали три уровня сервиса, которые идеально подойдут для любого этапа вашего пути в области ИИ.
| Бессерверные эндпоинты | Кастомные развертывания | Корпоративные развертывания | |
| Поддержка моделей | Актуальные LLM, такие как Qwen3, DeepSeek, LLaMA3 | Сотни разогретых моделей + загрузка кастомных моделей | Сотни разогретых моделей + загрузка кастомных моделей |
| Тарификация | Оплата по факту использования за токены | Аренда GPU почасово по запросу | Тарификация за токены на основе производительности |
| Интеграция | Самостоятельная, интеграция в одну строку | Самостоятельное развертывание на GPU, интеграция в одну строку | Экспертное развертывание и корпоративные сервисы |
| Эластичное масштабирование | Эластичное масштабирование в рамках лимитов запросов | Выделенные эндпоинты: автоматическое масштабирование GPU на основе использования | Эластичное масштабирование на основе производительности |
| Лучший сценарий использования | Быстрый доступ к новым моделям без управления инфраструктурой | Необходимость в большем контроле над моделями и кастомных настройках | Полностью управляемые развертывания с гарантированной производительностью |
Примечание: максимальное количество графических процессоров для выделенных эндпоинтов составляет 8. Если вам нужно больше GPU, свяжитесь с отделом продаж для получения корпоративного сервиса.
Заключение
Независимо от того, запускаете ли вы дообученную модель для нишевого сценария или экспериментируете с актуальными открытыми LLM, Novita AI предлагает вам удобство закрытых моделей по ценам открытого исходного кода. Если вас интересует кастомное решение или вы хотите обсудить вашу инфраструктуру, запланируйте чат с нашими инженерами здесь.
Благодарность: особое спасибо Чарльзу, менеджеру проектов LLM в Novita, за его вклад и идеи в эту статью.
