Развертывание пользовательской базовой модели с выделенной конечной точкой LLM: гибко, надежно, масштабируемо

Новый сервис Novita AI — LLM Dedicated Endpoint — предоставляет возможность легко развертывать собственные или доработанные модели Hugging Face.

Благодаря выделенным GPU H100 от $1,86/час и H200 от $2,99/час, Novita AI предлагает крайне конкурентоспособные цены — зачастую более выгодные, чем у альтернатив, таких как Together AI, Fireworks AI и Friendli AI.

Наслаждайтесь гибкой поддержкой LoRA, соглашением об уровне обслуживания 99,5% и масштабируемыми вариантами GPU. Настройте готовые к эксплуатации конечные точки LLM за считанные минуты и уверенно управляйте ресурсами благодаря прозрачному и предсказуемому ценообразованию.

Что такое LLM Dedicated Endpoint?

LLM Dedicated Endpoint предоставляет частный облачный API для работы с большими языковыми моделями на инфраструктуре, зарезервированной исключительно для вашего использования. Такая конфигурация гарантирует стабильную производительность, высокую надежность и полную изоляцию ресурсов — в отличие от общих или бессерверных альтернатив.

С помощью выделенной конечной точки вы можете развертывать как открытые, так и приватные модели на Hugging Face, включая собственные или доработанные варианты. Конфиденциальные данные и интеллектуальная собственность остаются защищенными, поскольку ваши модели и трафик никогда не будут доступны другим пользователям.

Почему стоит выбрать LLM Dedicated Endpoint?

С LLM Dedicated Endpoint от Novita AI вы получаете надежную и гибкую среду для ваших AI-нагрузок:

• Развертывание пользовательских моделей: Легко обслуживайте любую модель Hugging Face, включая приватные и доработанные версии, в изолированной выделенной среде.
• Гибкое управление адаптерами LoRA: Подключайте и переключайтесь между несколькими адаптерами LoRA в рамках одной конечной точки. Экспериментируйте, итеративно улучшайте и поддерживайте разнообразные задачи без повторного развертывания базовой модели.
• Предсказуемая производительность: Выделенные ресурсы обеспечивают стабильную пропускную способность и низкую задержку, не зависящие от других пользователей. Отсутствуют жесткие лимиты на количество запросов — емкость вашей конечной точки определяется выбранным оборудованием и конфигурацией.
• Масштабируемое оборудование: Масштабируйтесь от бездействия (0 реплик) до 10 реплик на конечную точку и выбирайте тип GPU, соответствующий вашим требованиям. Каждый пользователь может использовать до 8 GPU, с возможностью корпоративного расширения.
• Прозрачное ценообразование: H100 от $1,86/час, H200 от $2,99/час — вы платите только за то, что используете. Выделенные конечные точки часто оказываются более экономичными, чем бессерверные решения, при высокой или постоянной нагрузке.
• Удобное управление: Интуитивно понятная веб-консоль для развертывания и управления, а также мгновенное тестирование в Playground для быстрой проверки.
• Готовая к эксплуатации надежность: Гарантия безотказной работы 99,5%, полное управление со стороны Novita AI для вашего спокойствия.

Как выбрать: выделенная конечная точка vs. бессерверная конечная точка

Выбор правильного типа конечной точки для LLM зависит от вашего сценария использования, рабочей нагрузки и эксплуатационных требований. Вот краткое руководство, которое поможет вам принять решение:

Выберите бессерверную конечную точку LLM (Serverless Endpoint), если:

• Вам нужен быстрый и гибкий доступ к публичным LLM без управления инфраструктурой.
• Ваша нагрузка невелика, изменчива или вы работаете над прототипом.
• Вы предпочитаете простое ценообразование по мере использования.

Выберите выделенную конечную точку LLM (Dedicated Endpoint), если:

• Вы хотите развернуть любую модель Hugging Face (включая приватные, доработанные или с ограниченным доступом).
• Вам требуется гибко настраивать адаптеры LoRA и параметры.
• Вам необходимо выделенное оборудование, стабильная высокая пропускная способность и надежность уровня production.
• Вы хотите оптимизировать затраты на GPU с самыми низкими ценами в отрасли.
• Вам нужно до 8 GPU на одного пользователя или больше.

Если вам требуется больше ресурсов, свяжитесь с нашей командой продаж для индивидуального корпоративного решения.

Аспект	Бессерверная конечная точка LLM	Выделенная конечная точка LLM (DE)
Модель оплаты	Оплата за использование (за токены)	Оплата за GPU в час
Тип ресурсов	Общие, бессерверные (мультитенантные)	Выделенные, управляемые пользователем (однотенантные)
Стабильность производительности	Может колебаться (из-за общей нагрузки)	Предсказуемая, не зависит от других пользователей
Лимиты на запросы	Да (TPM, RPM в зависимости от уровня пользователя)	Нет жестких лимитов; ограничено квотой GPU пользователя
Выбор моделей	Только публичные модели	Загрузка пользовательских базовых моделей из репозиториев Hugging Face (публичных, приватных или с ограниченным доступом); поддержка настройки параметров LoRA
Выбор оборудования	Недоступен	Гибкий: H100, H200, 4090 и т.д.
Регион развертывания	Не выбирается пользователем	Пользователь может выбрать регион
SLA	Без формальных гарантий	SLA 99,5%
Стоимость при высокой нагрузке	Дороже при масштабировании	Дешевле при высокой нагрузке
Безопасность и изоляция данных	Общая среда	Полная изоляция арендаторов, частные конечные точки
Для кого подходит	Стартапы, прототипирование, переменная нагрузка	Предприятия, production, стабильная высокая пропускная способность, пользовательские базовые модели

Сравнение цен на GPU для выделенных конечных точек

При выборе провайдера экономическая эффективность имеет решающее значение — особенно для развертываний на уровне production. Novita AI предлагает самые низкие почасовые тарифы на выделенные GPU H100 и H200 среди ведущих провайдеров:

Провайдер	H100 (1 карта/ч)	H200 (1 карта/ч)
Novita AI	$1,86	$2,99
Fireworks AI	$5,80	$9,99
Friendli AI	$4,90	$5,90
Together AI	$3,36	$4,99
Deepinfra	$2,40	$3,00

Как показано выше, Novita AI стабильно предлагает самые конкурентоспособные цены как для H100, так и для H200 GPU — до 60% ниже, чем у других популярных провайдеров.

Это означает, что вы можете значительно сократить расходы на инфраструктуру для высоконагруженных или долгосрочных развертываний LLM, выбрав Novita AI.

Как начать работу с LLM Dedicated Endpoints от Novita AI

1. Доступ к консоли

• Войдите в консоль Novita AI.
• На левой боковой панели нажмите LLM Dedicated Endpoints.

2. Создание новой конечной точки

• Нажмите кнопку + New Endpoint в правом верхнем углу.

3. Настройка конечной точки

Заполните форму конфигурации, указав следующие параметры:

• Endpoint Name: Дайте вашему развертыванию уникальное и описательное имя.
• Base Model: Введите имя репозитория Hugging Face для вашей базовой модели (поддерживаются только модели Hugging Face, включая публичные, приватные или с ограниченным доступом).
• LoRA Adapters (необязательно): Добавьте один или несколько идентификаторов моделей Hugging Face, чтобы подключить адаптеры LoRA к вашей базовой модели.
• Instance Type: Выберите тип GPU (например, H100, H200, RTX4090). Каждый пользователь может использовать до 8 GPU во всех конечных точках.
• Autoscaling Configuration:
  • Minimum Replicas: Установите 0, чтобы конечная точка «засыпала» в режиме ожидания (экономия средств), или укажите более высокое значение, чтобы всегда поддерживать минимальное количество активных реплик.
  • Maximum Replicas: Максимальное количество реплик для масштабирования (до 10).
  • Cooldown Period: Задержка (в секундах) перед уменьшением количества реплик, чтобы избежать преждевременного сокращения при кратковременном падении трафика.
• Engine Configuration:
  • Engine Type: Выберите движок вывода (vLLM или SGLang).
  • Engine Version: Используйте версию по умолчанию (последнюю) или укажите конкретную версию.
  • Context Length: При необходимости укажите максимальную длину контекста в токенах; если не указано, будет взято из конфигурации модели.
  • Max Running Requests: Количество последовательностей, обрабатываемых за одну итерацию.
  • Additional Arguments: Добавьте любые дополнительные параметры движка для расширенной настройки.

Когда закончите, нажмите Create, чтобы развернуть конечную точку.

4. Статус развертывания конечной точки

После создания конечная точка будет проходить через несколько статусов:

• Sleeping: Конечная точка простаивает, не потребляя вычислительные ресурсы (если минимальное количество реплик установлено в 0).
• Pending: Идет инициализация развертывания.
• Rolling: Настраивается модель и инфраструктура.
• Running: Конечная точка активна и готова обрабатывать запросы.

Вы можете отслеживать этот статус на странице конечных точек в консоли.

5. Тестирование конечной точки в Playground

• Как только развертывание завершено и статус изменился на Running, нажмите на вашу конечную точку и откройте вкладку Playground.
• В Playground вы можете:
  • Отправлять тестовые запросы к базовой модели и любым подключенным адаптерам LoRA.
  • Мгновенно сравнивать вывод разных адаптеров с выводом базовой модели.

6. Дальнейшие шаги

• Много-LoRA конечные точки: Разверните несколько адаптеров LoRA на одной конечной точке для гибкого переключения моделей.
• Интеграция через API: Используйте предоставленные конечные точки API для отправки запросов и интеграции вашей модели в собственные приложения.
• Оптимизация и масштабирование: Настраивайте автоскалинг, конфигурацию движка и квоту GPU по мере роста ваших потребностей.
• Нужно больше ресурсов? Свяжитесь с нашей командой продаж для корпоративного решения, если вам требуется более 8 GPU или функции корпоративного уровня.

Примеры кода (для пользователей Python)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/dedicated/v1/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "you are a professional AI helper.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Where can the example of GPU provided by novita ai be adapted?",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

Заключение

Новый LLM Dedicated Endpoint от Novita AI позволяет развертывать и масштабировать пользовательские модели Hugging Face с уверенностью. Наслаждайтесь гибкой интеграцией адаптеров LoRA, простым автоскалингом, конкурентоспособными прозрачными ценами и гарантией уровня 99,5% SLA. Независимо от того, запускаете ли вы свою первую доработанную модель или управляете производственными нагрузками, Novita AI делает переход от прототипа к production быстрым, безопасным и эффективным.

Готовы к бесшовному развертыванию LLM? Зарегистрируйтесь сейчас или свяжитесь с нашей командой продаж для демонстрации корпоративного решения и индивидуального плана.

Часто задаваемые вопросы

Какие модели я могу развернуть на выделенной конечной точке?

Вы можете развернуть любую модель из Hugging Face, включая публичные, приватные, доработанные или проприетарные модели. Поддерживаются как базовые модели, так и модели с пользовательскими адаптерами или адаптерами LoRA.

Чем выделенная конечная точка отличается от бессерверной?

Выделенная конечная точка предоставляет вам зарезервированное изолированное оборудование для стабильной производительности, расширенной настройки и более высокой пропускной способности. Бессерверные конечные точки работают на общей инфраструктуре, лучше всего подходят для низкой или переменной нагрузки и идеальны для быстрого прототипирования без управления оборудованием.

Могу ли я масштабировать выделенную конечную точку по мере роста нагрузки?

Да. Выделенные конечные точки поддерживают автоскалинг на основе спроса в реальном времени. Вы можете начать с одного GPU и масштабироваться до 8 GPU на пользователя (с возможностью корпоративного расширения), гарантируя, что ваши приложения останутся отзывчивыми даже при пиковом трафике.

Как отслеживать и управлять выделенной конечной точкой?

Каждая выделенная конечная точка поставляется с подробными метриками и журналами. Вы можете отслеживать производительность, наблюдать за использованием и устранять неполадки через веб-консоль или API, что делает управление и оптимизацию простыми.

Какие варианты ценообразования и как контролировать расходы?

Ценообразование прозрачно и основано на использовании: от $1,86/час для GPU H100 и $3,00/час для GPU H200. Вы платите только за то, что используете. Автоскалинг и гибкое управление помогают оптимизировать использование и делать расходы предсказуемыми, особенно для производственных нагрузок.

Novita AI — это облачная платформа AI, предоставляющая разработчикам простой способ развертывания AI-моделей через наш простой API, а также доступное и надежное облако GPU для масштабирования.