Имеет ли смысл создавать собственный LLM сервер?

Еще недавно, когда приложения, использующие AI, находились на ранней стадии своего развития, большинство разработчиков ограничивались использованием сторонних API — главным образом OpenAI. Исключение составляли те, у кого была возможность развертывания собственной дорогостоящей GPU-инфраструктуры.

Сейчас ситуация изменилась под влиянием двух факторов: появилось больше открытых моделей, способных конкурировать с OpenAI, и возросла доступность GPU в облаке.

У открытых моделей всегда есть альтернатива — самостоятельный деплой весов на LLM-сервер. Наша платформа immers.cloud стремится к тому, чтобы у разработчиков была возможность в полной мере воспользоваться преимуществами этого пути. Подробности — в карусели.

@ruslandevlive — мысли о современных AI/ML-технологиях

🔥 Квантованная Qwen 3 — теперь вы можете запустить 235B модель всего на двух GPU H100!

Alibaba выпустила оптимизированные версии своих моделей, и теперь даже Qwen3-235B (234 млрд параметров!) работает с 40K контекстом на скорости ~40 токенов/сек — идеально для production.

💡 Листайте карусель выше — наш амбассадор Ruslan Dev рассказывает про форматы квантизации, требования к железу и как запустить модель в immers.cloud!

@ruslandevlive — мысли о современных AI/ML-технологиях