Аудит Оптимизация

Тюнинг ИИ-инфраструктуры

Клиент платил за инфраструктуру Y ₽/мес — после настройки тот же объём за X ₽/мес

Клиент в отрасли X (не раскрывается)

Задача

Клиент уже платил за ИИ-инфраструктуру, но не понимал, стоит ли это того: система работала, но медленнее и дороже, чем могла бы. Нужно было ответить, сколько именно теряется и можно ли получить тот же результат дешевле.

Что сделали

  • Измерили текущее состояние: скорость, стабильность, стоимость.
  • Дожали то, что уже было куплено — без покупки нового железа.
  • Зафиксировали эффект в цифрах до/после и отдали план, что делать дальше.
Как это устроено
Сняли бенчмарки «до», подобрали конфигурацию инференс-рантайма (vLLM: PagedAttention, batching, KV-cache, квантизация AWQ) и пересобрали контур. Сняли бенчмарки «после» и зафиксировали эффект: +10% decoding throughput, −87% время запуска.

Этапы

1

Измерение «до»

Скорость, стабильность, стоимость

  • Базовые метрики текущего контура
  • Профиль реальной нагрузки
2

Настройка

Дожимаем то, что уже куплено

  • Подбор конфигурации под железо
  • Пересборка инференс-контура
3

Результат «после»

Цифры и план

  • Повторное измерение на той же нагрузке
  • Отчёт с цифрами до/после и планом

Результат

Y → X ₽/мес
тот же объём после настройки — клиент платит меньше
+10%
скорость обработки при той же нагрузке
−87%
время запуска после настройки

Стек

vLLM PagedAttention AWQ KV-cache

Какую услугу это закрывает

Аудит и настройка: меньше платить за то же самое

Считаем, сколько вы переплачиваете за ИИ и инфраструктуру, и дожимаем то, что уже куплено: быстрее, дешевле, стабильнее. Перед крупной закупкой — независимая оценка: нужно ли вам вообще это железо.

Хотите похожий результат?

Расскажите о задаче — ответим с планом и оценкой в течение 24 часов.

Обсудить задачу

Расскажите о задаче

Ответим с планом и оценкой в течение 24 часов.