De Novo AI Studio — швидкий старт у світі генеративного ШІ

Нагадаємо, що в попередніх матеріалах ми поговорили про нові сервіси загалом, а також більш детально розглянули послуги зі зберігання, захисту даних та розповіли про оновлені тензорні прискорювачі в хмарі De Novo. 

Ми замислювали й створювали AI Studio як інтегроване приватне хмарне середовище для повного циклу роботи з генеративним ШІ. Платформа охоплює весь спектр завдань: створення рішення, тестування, виведення у продуктивний інференс, подальший супровід. Усередині — єдина інфраструктура, де low-code/no-code підхід, тобто розробка з мінімальним програмуванням або без нього, поєднується з традиційними інженерними інструментами.

В межах AI Studio забезпечуються запуск і керування LLM, обробка даних, моніторинг та спостережуваність, автоматизація, інтеграція з прикладними контурами. Тут принциповим є саме комплекс, оскільки він знімає значну частину робіт з інтеграції компонентів та пришвидшує перехід від прототипу до експлуатації.

AI Studio інтегрована з потужностями TensorCloud. Важливо, що середовище автоматично розгортається в TensorCloud із типових шаблонів, що робить конфігурацію відтворюваною та пришвидшує запуск для нових команд та проєктів. Такий підхід закриває типову проблему пілотних запусків, коли експериментальне середовище виявляється непридатним для продуктива й потребує подальшого перезбирання.

Окрема частина — бібліотека готових моделей та пресетів. В AI Studio підготовлено понад 40 варіантів, котрі можна використовувати для розробки й продуктивного інференсу, щоб щоразу не починати з чистого аркуша. Найбільш затребувані сценарії приблизно однакові для бізнесу та державного сектору:

• запуск чат-ботів і LLM-асистентів;
• аналіз документів;
• робота з приватними базами знань;
• швидке прототипування AI-продуктів;

Для корпоративних і персональних даних критичною є модель, за якої обробка залишається під контролем замовника — за доступом, аудитами та юридичним периметром. AI Studio проєктувалася саме під такий контур. Генеративні рішення запускаються в ізольованому середовищі, де можна забезпечити контроль доступу та відповідність внутрішнім політикам, без винесення цих завдань в окремий проєкт.

Сам сервіс AI Studio не потребує окремої оплати. Тарифікуються лише ресурси TensorCloud, на де його розгорнуто. Це спрощує планування бюджету, оскільки вартість прив’язана до вимірюваних параметрів інфраструктури. Для ознайомлення з платформою надається тестовий доступ на 14 днів. 

Замість висновків

Підбиваючи підсумок нашого невеличкого циклу статей зазначимо, що за останні роки хмара остаточно перетворилася на частину критичної ІТ-інфраструктури зі своїми зонами відповідальності, вимогами до стійкості та зрозумілими очікуваннями щодо відновлення й контролю. Різниця між власними системами замовника та операторською хмарою полягає в тому, хто та яким чином відповідає за архітектурні рішення й наслідки їх експлуатації. Ми в De Novo розглядаємо хмару в контексті узгодженої та оптимізованої системи сервісів, і розвиток 2025 року став прямим наслідком цього підходу. 

Відмова від застарілих сервісів та впровадження актуальних послуг відбувається в межах технологічного циклу, без розривів для клієнтів і з зрозумілою траєкторією міграцій. У фокусі уваги залишаються практичні завдання, котрі визначають зрілість хмари в експлуатації: зберігання даних у статусі базового шару, обчислення для ШІ-навантажень, інтегроване середовище для генеративних моделей та резервний контур, розрахований на протидію загрозам безпеки.

Спектр запитів замовників розширюється, разом із ним зростають вимоги до глибини контролю та до передбачуваності поведінки сервісів. Це означає подальший розвиток хмари De Novo в якості інженерної платформи, розрахованої на тривалу експлуатацію та відповідальність за результат.