База знаний: как выбрать, ввезти и не переплатить

Запустить LLM на своём железе реально — вопрос в объёме памяти под модель и в том, готовы ли вы к скорости ниже облачной. Разбираем по-честному: из чего складывается потребность в памяти, на чём это запускать и когда локальный запуск проигрывает аренде.

Выбор почти всегда начинают с железа, а начинать надо с двух вопросов: какие данные увидит модель и насколько ровно пойдёт нагрузка. Первый вопрос часто закрывает тему до всякой экономики, второй переворачивает арифметику. Здесь — как пройти оба и чем считать.

«Поставить нейросеть внутрь компании» звучит как задача про железо, а на деле упирается в четыре решения, из которых железо — третье. Разбираем порядок: кому закрытый контур действительно нужен, с какой модели начинается проект, сколько памяти она потребует и что кроме карт входит в рабочий контур.

H100 — дорогой и дефицитный ускоритель. Разбираем рабочие альтернативы под разные критерии: максимум памяти, минимальная цена или независимость от санкций США — и когда вместо покупки выгоднее аренда.

Ввоз серверов и GPU в Россию в 2026 году легален, но правила поменялись сразу в нескольких точках. Разбираем, что такое параллельный импорт, что изменилось 1 января, 1 мая, 27 мая и 1 сентября 2026 года, и как пройти путь от заявки до поставки, не нарушив закон.

Купить GPU или арендовать мощности — вопрос не идеологии, а загрузки и горизонта. Разбираем, где проходит точка безубыточности, что входит в полную стоимость владения и как решить честно, без цели непременно продать вам железо.

Один и тот же GPU может быть отличным для обучения и невыгодным для инференса — и наоборот. Разбираем, чем эти режимы отличаются по нагрузке на железо, и как под каждый выбрать ускоритель, не переплатив за ненужное.