У 2025 році штучний інтелект вже не є лабораторним експериментом — він став інфраструктурним шаром для майже будь-якого цифрового бізнесу. Асистенти на базі LLM обробляють запити клієнтів і здійснюють продажі, RAG-системи дістають факти з корпоративних баз знань, агенти працюють у складних середовищах, а мультимодальні моделі аналізують зображення, мову та відео. Усі ці навантаження обчислювально та операційно важкі: терабайти даних, сотні гігабіт міжвузлового трафіку, десятки GPU на задачу, суворе дотримання SLO (p95/p99), вимоги до комплаєнсу та передбачувана вартість результату.
У цій статті ми розглянемо, як Unihost вибудовує серверну та мережеву основу для AI-продуктів — від тренувальних пайплайнів і інференсу до RAG, агентів, MLOps, безпеки та економіки.
Що насправді потрібно моделям у 2025: не лише «більше GPU»
Зводити AI до «додайте ще GPU» — хибний підхід. Важливі збалансовані системи. Чотири пласти визначають продуктивність:
- Зберігання та потоки даних. NVMe-масиви для тренувальних вибірок, scratch-диски для препроцесингу, кеші чекпоінтів, staging для аугментації.
- Міжвузлова мережа. 25/40/100 Gbps із низьким джитером та контрольованими p99. Розподілене навчання «падає», якщо комунікації слабкі.
- Баланс GPU/CPU. PCIe-лінії, пам’ять CPU та NUMA-профіль мають відповідати, щоб уникати «голоду» в конвеєрі даних.
- Оркестрація та спостережуваність. MLOps, алерти на «хвости», прогрів моделей, контроль деградацій.
Unihost створює конфігурації під конкретні профілі: повне навчання, fine-tune, онлайн/офлайн інференс, мультимодальні сценарії, RAG-конвеєри та агентні середовища. У результаті це не «купа заліза», а інтегрована система з передбачуваним часом епохи та швидкістю генерації токенів.
Тренувальні пайплайни: прискорювати епохи, а не лише бюджет
Ефективність тренування не дорівнює «додати ще 8 GPU». Важливі:
- Розташування даних. Швидше тримати датасет локально на NVMe, ніж тягнути з віддаленого сховища. Unihost розділяє тренувальні читання, логи та чекпоінти.
- Мережа між вузлами. При DDP/ZeRO/FSDP комунікації з’їдають значну частину епохи. Використовуємо LAG/ECMP, jumbo-фрейми (де безпечно), баланс потоків — щоб p95/p99 залишався в межах SLO.
- Чекпоінти та відновлення. Регулярні snapshot’и на швидкі томи, перевірка resuming-процедур — менше втрат при збоях.
- Планування експериментів. Краще 10 відтворюваних прогонів із контрольованими seed/гіперпараметрами, ніж 20 хаотичних. Ми допомагаємо з runbook’ами й каталогами конфігурацій.
Інференс 24/7: SLA визначають «хвости», а не середні
Користувачу байдуже, що p50 дорівнює 50 мс, якщо p99 перевищує секунду. Для продакшн-інференсу Unihost надає:
- SLA-профілі мережі та приватні VLAN для стабільних p95/p99 у піках.
- Локальний кеш моделей і токенізаторів на NVMe, щоб уникнути холодних стартів.
- Гарячі та «теплі» пули. Популярні моделі на GPU вузлах постійно, другорядні — на еластичних пулах; автоскейлінг за чергами.
- Ізоляція середовищ. Різні фреймворки й драйвери у власних контурах.
- Спостережуваність. Метрики throughput, токени/сек, p95/p99 latency, черги, коефіцієнт помилок. Алерти зав’язані на динаміку «хвостів».
RAG і корпоративні знання: швидкий ретривер важливіший за «мільярди параметрів»
У 2025 більшість кейсів — це RAG-архітектури, а не «чисті LLM». Ключове:
- Індекси й векторні сховища. FAISS/HNSW чи спеціалізовані движки, розмір ембеддингів, шардинг, кеш.
- Оновлення. Регулярні job’и для індексів, дедуплікація, контроль дрейфу.
- Безпека доступу. AuthZ на рівні джерел, маскування полів, аудит запитів.
- Швидкість конвеєра. У RAG важливий загальний p95: ретрив + ранжування + генерація. Ми оптимізуємо мережу й NVMe під це.
Агентні сценарії: довгі сесії та стійкий контекст
Агенти (sales-боти, підтримка, дослідники) працюють годинами. Для них:
- Збереження та відновлення контексту на NVMe чи у швидкій БД; RAG-підтримка з контролем витоків.
- Таймаути та зворотність. Ланцюжки кроків із чекпоінтами та rollback.
- Вартість епізоду. Ліміти на токени, затримки, зовнішні виклики; звіти по вартості сесії.
- Мережеві SLO. QoS для зовнішніх API, щоб агент не «провалював» діалог через чужий SLA.
MLOps як дисципліна: відтворюваність понад «героїзм»
Ми впроваджуємо практики:
- Каталоги датасетів, версіонування. Права доступу, lineage.
- Репозиторії моделей. Політика промоушена (staging → canary → prod), контроль сум.
- CI/CD пайплайни. Тести, статаналіз, rollback.
- Політика експериментів. Автоматичний лог параметрів, автозвіти.
- SRE-культура. Дежурства, SLO/SLA, постмортеми, алерти по «хвостах».
Безпека та комплаєнс: прискорювати, а не гальмувати релізи
AI часто зачіпає персональні дані. У Unihost:
- Сегментація по країнах і середовищах, приватні VLAN/VRF, ACL, аудит.
- Секрети та ключі, HSM/TPM, шифрування «у спокої» і «в русі».
- Контроль доступу до train/test/val, логування імпорту/експорту.
- RAG-санитайзери, що захищають від ін’єкцій.
- Артефакти для перевірок, щоб аудит не затримував реліз.
Економіка AI-навантажень: рахувати результат, а не GPU-години
Ключова метрика — вартість результату: вартість епохи до потрібної метрики, ціна інференсу на користувача, ефект p99 на воронку. Ми:
- Будуємо TCO. Залізо/мережа/сховище, дані, інженерні години, ліцензії, простій.
- Виділяємо «дорогі місця». Транспорт, вузькі NVMe, неефективні переобучення.
- Пропонуємо альтернативи. Parameter-efficient fine-tuning, дистиляція, кешування, компресія.
- Прозорий білінг. Карти/SWIFT/рахунки на різні юрособи.
Спостережуваність: бачити деградацію до інциденту
У проді важливі «хвости». Ми збираємо:
- Метрики тренінгу. Час епохи/ітерації, комунікації, GPU/CPU, I/O.
- Метрики сервісу. Throughput, токени/сек, p95/p99, таймаути, cold start, cache hit.
- Трейсинг. Від запиту до генерації, з кореляцією з релізами.
- Алерти та runbook’и. Пороги по хвостах, кроки діагностики, ескалація.
Мережа для AI: 10/25/40/100 Gbps без сюрпризів
Розподілені графи й пайплайни вимагають детермінованої мережі:
- IX-проксіміті та multi-homed BGP.
- QoS/ECN, щоб реплікації не душили інференс.
- Offload на NIC (TSO/LRO, RSS), SR-IOV/DPDK для чутливих сервісів.
- Єдина політика MTU. Jumbo там, де можливо, інакше — строгий контроль.
Кейси: де AI на Unihost уже працює
- Підтримка й продажі. LLM + RAG-боти зменшують середній час відповіді, підвищують CSAT, росте конверсія.
- Фінтех-антифрод. Гібрид онлайн-інференсу та офлайн-переобучення; стабільний p99 авторизацій, безпечні релізи через canary.
- Медіаплатформи. Мультимодальна модерація в реальному часі; кешування ембеддингів знижує вартість.
- SaaS. API-доступ до моделей і ретриверів; масштабування без нічних «пожеж».
Перші 30 днів міграції
Дні 1–3. Бриф, цілі, метрики, локації, платежі.
Тиждень 2. Пілот: кластер, налаштування мережі/NVMe, імпорт даних, dry-run тренінгу й інференсу, спостережуваність.
Тиждень 3. Навантажувальні тести, canary, тест чекпоінтів, DR-репетиція.
Тиждень 4. Продакшн cutover, звіти по метриках і бюджету, роадмап оптимізацій.
Контрольний список перед продом
- Визначені SLO по p95/p99.
- Чекпоінти відновлюються.
- RAG-індекси оновлюються за графіком.
- Алерти по хвостах, а не середніх.
- План rollback моделей/даних.
- Документи для аудиту готові.
Висновок
AI-продукти виграють там, де інфраструктура підлаштована під якість, швидкість і вартість. Сервери Unihost — це не лише GPU. Це збалансовані системи з NVMe, мережею 25/40/100 Gbps, оркестрацією, безпекою й спостережуваністю, які прискорюють тренування, стабілізують інференс і тримають бюджети під контролем.
Готові запускати моделі без нічних «штурмів» і з прозорою економікою? Обирайте Unihost. Ми підберемо конфігурацію під ваші SLO, погодимо платежі й перенесемо продуктив без даунтайму.