GPUGO: простая облачная платформа для ML-задач

Вот важная новость с фронта ИИ: ATKot 1 час назад GPUGO: простая облачная платформа для ML-задач Простой 2 мин 2. 3K Блог компании GPUGO IT-инфраструктура * Машинное обучение * Кейс Recovery Mode Привет, Хабр! На связи Николай Жмуров, я являюсь сооснователем GPUGO — сервиса аренды видеокарт среднего сегмента в России.

TL; DRМы предлагаем GPU-серверы в аренду с посекундной тарификацией. На данный момент в сервисе представлены готовые PyTorch и ComfyUI образы. У нас уже есть пул пользователей, и часть из них является постоянными клиентами.

Технические детали

Сейчас мы активно развиваемся и хотим получать больше подробного фидбэка о нашей работе. Как всё началосьОднажды у нас возникла потребность сделать файн-тюнинг модели для нашего бизнеса, но мы не нашли хорошего сервиса, где можно было бы снять достаточно мощные и актуальные видеокарты среднего сегмента. Были предложения либо профессиональных серверных карт по заоблачным ценам, либо уже устаревших моделей.

В итоге решили не ждать и создать своё решение. Мы сами ML-энтузиасты и имеем представление о том, что большинству людей нужно не профессиональное железо, а нормальные современные карты под реальные задачи — файн-тюнинг, инференс, ComfyUI и эксперименты. Так постепенно и появилась идея GPUGO: простой сервис, где можно быстро взять GPU поминутно, без длинных договоров и переплат за простой.

Что есть сейчасСейчас для аренды мы предлагаем 2 сетапа:RTX 5090: 32 ГБ VRAM, 63 ГБ RAM, 16 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/сRTX 5090: 32 ГБ VRAM, 55 ГБ RAM, 24 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/сТекущий каталог видеокартТекущие доступные образыВ одной сессии может быть до 8 видеокартВ ближайшее время мы хотим добавитьБольше готовых Docker-темплейтов и возможность добавлять своиВозможность сохранять диск без видеокарты за небольшую суммуПредоставить больше видов видеокарт и добавить serverlessСетап RTX 6000 PRO: 96 ГБ VRAM, 128 ГБ RAM, 36 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/сПочему нам важна обратная связьМы активно развиваемся и хотим делать сервис именно под реальные потребности пользователей, а не по собственным догадкам. Поэтому, если попробуете GPUGO — будем очень признательны за обратную связь. За конкретные предложения (какие шаблоны и образы нужны в первую очередь, что улучшить в хранении данных, биллинге или удобстве запуска) накинем бонусные часы на аккаунт.

Отраслевые последствия

Пишите прямо в комментариях на Хабре или в поддержку — с какими проблемами столкнулись и чего не хватает. Это сразу пойдёт в работу, и ваша обратная связь будет формировать будущий облик продукта. Попробовать GPUGO можно на gpugo.

ru — первый запуск займёт меньше минуты. Вопросы и предложения — в комментариях ниже или в Telegram-поддержке.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.