Zaprojektuj prywatne wdrożenie AI
Zbuduj pełną topologię klienckich aplikacji AI, AI Gateway i workerów AI Server przed utworzeniem zasobów chmurowych. Każdy „worker” w planerze jest węzłem AI Server uruchamiającym modele.
Parametry wdrożenia
Brama z zarządzaną pulą workerów
Szacunek planistyczny, nie oferta. Stawki to publiczne ceny z 21 sierpnia 2026 r. Nie obejmują transferu, publicznego IPv4, load balancerów, danych monitoringu, kopii, wsparcia, rabatów, pojemności zarezerwowanej/Spot, podatków ani wymagań modeli.
Zweryfikuj projekt z zespołami bezpieczeństwa i platformy, przetestuj modele, potwierdź limit GPU i regionalną dostępność SKU, a końcową architekturę wyceń u dostawcy.
Przed zatwierdzeniem skorzystaj z listy kontrolnej zaopatrzenia w prywatną sztuczną inteligencję , aby zweryfikować trasy danych, nadzór ludzki, operacje, całkowity koszt i warunki wyjścia.
Praktyczny punkt wyjścia
Pilot
Użyj jednego workera CPU, aby sprawdzić sieć, klucze, zgodność klientów i operacje. Potwierdza to wdrożenie, nie szybkość produkcyjną.
Zespół
Zacznij od dwóch workerów GPU za AI Gateway. Serwisuj jeden, gdy drugi obsługuje ruch, i zwiększaj moc bez zmian klientów.
Produkcja
Użyj co najmniej trzech workerów w różnych domenach awarii, produkcyjnego SLA, ograniczeń autoskalowania, trwałego magazynu modeli, TLS ingress i standardowej obserwowalności.