ㅤ ㅤ ( ) ( ) )
ㅤㅤ ) ( ) ( (
ㅤ ㅤ ( ) ( ) )
_ _ _ _ _ _ _ _ _
<_ _ _ _ _ _ _ _ > ___
| |/ _ \
| | | |
| |_| |
___| |\_ _/
/ \ _ _ _ _ _ _ _ _ / \
\_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _/


В 11:00 начнем наш четвертый вебинар из большого трека про эволюцию приложения в облаке. Времени мало, поэтому кофе мы уже сделали за вас.

Осталось лишь ➡️ зарегистрироваться

ИИ-система для горнодобычи
➡️ в облаке Cloud․ru

Делимся совместным проектом с Форк ИТ — технологическим партнером промышленных предприятий.

Мы помогли развернуть ИИ-систему для горнодобывающего производства: компьютерное зрение + прогнозная аналитика для контроля качества.

Система в реальном времени:
▶️ анализирует руду на производственной линии
▶️ выявляет отклонения и дефекты
▶️ анализирует технологический процесс
▶️ рекомендует оптимальные параметры для оборудования

Для реализации проекта Форк ИТ использовал инфраструктуру Cloud․ru:
👈GPU A100 — для быстрого обучения СV-моделей и тестирования разных архитектур
👈Evolution Distributed Train — удобную среду для обучения и тюнинга ML-моделей

Результат: быстрое тестирование гипотез, повышение точности прогнозов и снижение капитальных затрат на инфраструктуру.

Читайте полный кейс

Работайте с OpenClaw безопасно и просто 💬

Запустили в общий доступ EvoClaw — сервис нашей собственной разработки для работы с популярными ИИ-агентами. Теперь сервис предоставляется по тарифам с SLA и круглосуточной поддержкой.

Внутри EvoClaw ИИ-агенты под разные задачи:

▶️OpenClaw — open-source ИИ-агент, который связывает LLM-модели с внешними сервисами для выполнения многошаговых задач.

▶️NemoClaw — корпоративная версия OpenClaw, где доступ к сети, файлам и другим ресурсам заранее ограничен правилами.

А для безопасности и удобства:

• архитектура Zero Trust и изоляция рабочих пространств

• интеграция с мониторингом и хранилищами секретов

• поддержка протокола A2A

• настройка специализации, навыков и тона общения

• запуск агентов за минуты

Начать работу с EvoClaw

Внешние LLM от Alibaba, DeepSeek, Z․ai

📍 теперь в Evolution Foundation Models
 
Расширяем возможности нашего сервиса — теперь в нем доступны не только локально развернутые, но и внешние большие языковые модели от глобальных провайдеров.
 
Это делает Evolution Foundation Models полноценной альтернативой OpenRouter, которая покинула российский рынок в июне 2026 года.
 
👈Главное отличие от OpenRouter — защита данных
 
- Встроенные механизмы безопасности позволяют оставлять чувствительные данные внутри корпоративного ИТ-контура.

- Инструмент Guardrails позволяет автоматически проверять и маскировать корпоративные и пользовательские данные в запросах, минимизируя риски утечек.
 
👈Как использовать модели
 
Подключить LLM можно через единый API и веб-интерфейс. Вы платите только за фактическое использование и можете сравнивать параметры и цену разных моделей.
 
Начать работу с Evolution Foundation Models

Больше 10 000
Экспертов, которым интересны облака и ИИ

Спасибо, что читаете Cloud․ru! Наш канал продолжает расти, а мы — делиться новостями, опытом и практическими материалами, чтобы делать вашу работу с облаками и ИИ удобнее и проще.

Давайте познакомимся ближе ✨
Пройдите небольшой опрос ниже — это займет всего пару минут и поможет сделать канал еще полезнее.

И, пользуясь случаем, напомним: нас также можно читать в VK и MAX.

7 июля, а значит уже сегодня ждем вас на вебинаре по тому, как эффективно использовать наше «Облако для КИИ» ✨

Не забудьте зарегистрироваться, встречаемся через час

Как масштабировать ИИ-решение без покупки собственных GPU

Распространенная дилемма при росте ИИ-продукта:

• либо закупать собственное GPU-оборудование

• либо арендовать выделенные мощности и платить независимо от реальной загрузки

Наш клиент Agentic Lab столкнулся с этим при развитии ИИ-помощника «Агата» — он помогает юристам анализировать тысячи документов и быстро находить нужные данные.

Решение

▶️«Агату» развернули на базе сервисов Cloud․ru.

▶️Для работы языковых моделей выбрали Evolution ML Inference с оплатой по модели pay-as-you-go. Сервис работает на разделяемых GPU-ресурсах (Shared GPU), которые автоматически выделяются под текущую нагрузку.

▶️Такой подход позволяет платить только за фактическое потребление. А при росте нагрузки инфраструктура масштабируется за 5–10 минут.

Подробнее о решении и результатах внедрения:
👈читайте на сайте