AI-фабрика «під ключ»: як HPE Private Cloud AI прискорює впровадження інновацій

Впровадження генеративного штучного інтелекту (GenAI) у компаніях часто виявляється складним і тривалим процесом. Багато організацій стикаються з тим, що пілотні проєкти або спроби самостійно розгорнути рішення, спираючись лише на власний досвід, можуть тривати кілька місяців, а іноді й понад пів року, перш ніж почнуть приносити відчутні результати. При цьому чимало ініціатив так і залишаються на стадії експериментів і не переходять до повноцінного використання.

Причинами такого повільного впровадження часто стають відсутність чітких бізнес-цілей, недостатня якість даних, а також потреба у вузькопрофільних спеціалістах для розгортання, налаштування та масштабування AI-рішень.

Додатковим викликом є використання публічних хмар для підготовки GenAI до промислової експлуатації. На практиці такі експерименти нерідко виявляються менш ефективними, ніж очікувалося, і супроводжуються значними витратами. Поєднання високої вартості та невисокої ефективності стає серйозною перешкодою для компаній, які прагнуть інтегрувати генеративний ШІ у свої бізнес-процеси.

Саме тому зростає попит на спеціалізовані AI-платформи, створені з урахуванням потреб корпоративного сектору. Такі рішення спрощують впровадження, прискорюють інтеграцію, пропонують попередньо налаштовану інфраструктуру та інструменти, які відповідають конкретним бізнес-завданням. Завдяки цьому компанії можуть швидше перейти від експериментів до практичного використання ШІ, мінімізувати ризики невдалих пілотних проєктів і значно швидше отримати реальну бізнес-цінність від GenAI.

Далі розглянемо саме таке рішення від HPE — Private Cloud AI, яке покликане допомогти підприємствам подолати більшість перелічених викликів.

Якщо ви не плануєте читати статтю повністю, рекомендуємо ознайомитися з аналітичним звітом The Futurum Group під назвою HPE Private Cloud AI with NVIDIA AI Computing by HPE: Essential to Accelerating GenAI Industrial Transformation, підготовленим у партнерстві HPE та NVIDIA. У ньому детально розглянуто, чому HPE Private Cloud AI допомагає вирішувати ключові проблеми, що виникають під час впровадження корпоративного ШІ, та як прискорити перехід від пілотних проєктів до промислової експлуатації. Якщо ж хочете розібратися в темі детальніше — продовжуємо.

Якщо говорити простими словами, HPE Private Cloud AI — це масштабоване приватне хмарне рішення, попередньо протестоване та оптимізоване для роботи зі штучним інтелектом. Воно дозволяє ІТ-командам і AI-фахівцям ефективно експериментувати, швидко впроваджувати нові сценарії та масштабувати AI-проєкти.

Завдяки комплексній екосистемі моделей штучного інтелекту та інструментів для розробки компанії можуть контролювати витрати, знижувати фінансові ризики та значно скорочувати час від ідеї до запуску рішення. Платформа створена у співпраці з NVIDIA і є готовою до використання приватною AI-хмарою, що дозволяє бізнесу зосередитися не на побудові інфраструктури, а на створенні AI-рішень, які підвищують продуктивність і відкривають нові джерела доходу.

Детальніше про AI-інфраструктуру HPE можна прочитати тут:
https://lantec.ua/news/hpe-alletra-storage-mp-x10000-otrymav-sertyfikatsiiu-nvidia-dlia-ai-navantazhen

Варто також зазначити, що HPE Private Cloud AI — це не концепція і не лабораторний експеримент. Сьогодні платформа вже має понад 100 успішних впроваджень у всьому світі, зокрема у фінансовому секторі, медицині, державних установах та виробничій галузі. Це повноцінні робочі рішення, які виконують реальні AI-навантаження у виробничому середовищі.

Ще однією важливою перевагою є гнучке масштабування. Компанія може розпочати з конфігурації на 8 графічних процесорах (GPU) для базових AI-завдань і поступово розширити платформу до 64 GPU у міру зростання потреб, не змінюючи повністю наявну інфраструктуру. Це дозволяє інвестувати в розвиток AI поступово та без зайвих витрат.

Однією з головних переваг HPE Private Cloud AI є можливість почати саме з тієї конфігурації, яка потрібна вашому бізнесу сьогодні, і поступово масштабувати її в міру зростання потреб. Це означає, що компанії не потрібно інвестувати в надлишкові ресурси на старті або хвилюватися, що обрана конфігурація не дозволить розширити інфраструктуру в майбутньому.

Лінійка рішень побудована за принципом поступового розвитку AI-інфраструктури.

• Developer System — найкомпактніша конфігурація, призначена для розробників. Це своєрідна AI-пісочниця, де команди Data Science можуть тестувати моделі, експериментувати з робочими процесами та знайомитися з платформою у готовому ізольованому середовищі. Це єдина конфігурація, яка не передбачає масштабування.
• Small — рішення для департаментів або окремих підрозділів. Воно оптимально підходить для задач інференсу (Inference) та RAG (Retrieval-Augmented Generation). Прикладами використання можуть бути AI-чатбот для HR-відділу, пошук юридичної документації або інтелектуальний помічник служби підтримки клієнтів.
• Medium — конфігурація, яка додає можливість тонкого донавчання (Fine-tuning) моделей. Це дозволяє адаптувати готові AI-моделі під власні корпоративні дані та одночасно підтримувати потреби кількох підрозділів компанії.
• Large — повноцінна корпоративна AI-платформа для масштабних навантажень. Вона підтримує одночасну роботу виробничих RAG-рішень, донавчання моделей та AI-інференсу для кількох бізнес-напрямів або сценаріїв використання.

Окремо варто відзначити Expansion Rack — стійку розширення, яка дозволяє збільшити потужність системи до 64 графічних процесорів (GPU) без повної заміни інфраструктури. Фактично компанія просто додає необхідні обчислювальні ресурси, а не перебудовує всю платформу заново.

Незалежно від обраної конфігурації користувач отримує єдину систему управління, політики безпеки та механізми контролю відповідності вимогам. Незалежно від того, використовує компанія 8 чи 64 GPU, принцип адміністрування, операційна модель та інструменти керування залишаються однаковими. Це значно спрощує масштабування та має ще одну важливу перевагу — команді не потрібно повторно навчатися роботі з платформою після її розширення.

Опис рішення

Як уже зазначалося, HPE Private Cloud AI — це комплексне рішення «під ключ», яке містить усе необхідне для швидкого розгортання застосунків на базі генеративного штучного інтелекту.

До складу платформи входять:

• попередньо інтегрована AI-інфраструктура;
• програмне забезпечення для роботи зі штучним інтелектом;
• попередньо навчені моделі AI та машинного навчання від HPE, NVIDIA та інших партнерів;
• сервери HPE ProLiant DL;
• системи зберігання даних HPE;
• мережева інфраструктура NVIDIA;
• програмне забезпечення NVIDIA AI Enterprise;
• хмарна платформа HPE GreenLake.

Рішення може бути розгорнуте локально на майданчику замовника та постачається разом із професійними послугами з впровадження. За потреби цей пакет можна доповнити сервісами компанії Лантек, що дозволить прискорити інтеграцію та адаптацію платформи під конкретні бізнес-потреби.

Крім того, HPE Private Cloud AI включає інструменти для розгортання AI-навантажень і постачається з ліцензіями HPE OpsRamp Enterprise. Це рішення забезпечує централізовану спостережуваність усієї інфраструктури, автоматизує моніторинг, управління подіями та оповіщеннями, допомагаючи ІТ-командам швидше виявляти й усувати потенційні проблеми.

Завдяки модульній архітектурі та масштабованим конфігураціям HPE Private Cloud AI підходить як для компаній, які лише починають використовувати штучний інтелект, так і для великих підприємств, що вже експлуатують AI-рішення на рівні всієї організації.

Програмне забезпечення

Спостерігається тенденція до індустріалізації корпоративного штучного інтелекту, тобто переходу від разових індивідуальних проєктів до повторюваних і масштабованих шаблонів. Саме це й дозволяє реалізувати HPE Private Cloud AI у поєднанні з готовими еталонними архітектурами для штучного інтелекту — NVIDIA Blueprints.

Зліва HPE Private Cloud AI забезпечує базові рівні. Це ваша інфраструктура, ваша платформа, ваше операційне середовище. Вона надає три найважливіші можливості:

• Централізований доступ до даних та керування ними. Ваші дані залишаються під вашим контролем завдяки уніфікованим політикам доступу, журналам аудиту та засобам забезпечення відповідності вимогам — без розподілу між кількома орендарями публічної хмари.
• Стандартизація даних, моделей і конвеєрів. Вам не потрібно винаходити велосипед для кожного проєкту. Ваші команди працюють з єдиними форматами даних, реєстрами моделей і процесами MLOps (Machine Learning Operations), що прискорює розробку та зменшує кількість помилок.
• Посилення економічної ефективності. Якщо порівняти інфраструктуру приватної хмари, створену власними силами, з витратами на використання публічної хмари, HPE Private Cloud AI забезпечує прогнозовані капітальні витрати (CapEx) та нижчу довгострокову сукупну вартість володіння (TCO), особливо в міру масштабування використання штучного інтелекту.

Праворуч представлені NVIDIA Blueprints, які охоплюють типові шаблони для найпоширеніших сценаріїв використання штучного інтелекту в корпоративному середовищі. Це не просто демонстраційні приклади — це готові до промислового використання еталонні архітектури з готовими компонентами, які можна розгортати, налаштовувати та масштабувати.

Тут також можна виділити три основні категорії:

• Аналіз документів — це RAG (генерація, доповнена пошуком) та OCR (оптичне розпізнавання символів). Витяг корисної інформації з договорів, рахунків, інструкцій, електронних листів — будь-якого неструктурованого тексту або відсканованих документів.
• Мультимодальний ШІ — діалогові інтерфейси та візуальна аналітика. Наприклад, чат-боти служби підтримки клієнтів, які розуміють зображення, або системи контролю якості, що поєднують дані датчиків із візуальним оглядом.
• Агентний ШІ — оркестрація та розгортання автономних агентів. Це системи штучного інтелекту, здатні планувати, виконувати багатокрокові робочі процеси, викликати API та приймати рішення з мінімальним втручанням людини.

Фактично ця синергія забезпечує перехід від разових індивідуальних проєктів до типових, масштабованих шаблонів. Тепер вам не потрібно винаходити велосипед для кожного проєкту. Ваші команди працюють з єдиними форматами даних, реєстрами моделей і процесами MLOps, що прискорює розробку та скорочує кількість помилок.

І насамкінець. На платформі HPE Private Cloud AI вже протестовано 5 готових рішень:

• AI Virtual Assistant (AIVA) — інтелектуальний помічник для корпоративних робочих процесів.
• Enterprise RAG — технологія генерації тексту з використанням даних із бази знань для запитів до вашої власної бази знань.
• VSS (Video Search and Summarization) — витяг корисної інформації з великих обсягів відеоконтенту.
• AI-Q — діалоговий помічник для роботи з даними на базі LangChain.
• Data Flywheel — автоматизація циклу зворотного зв'язку між виробничим штучним інтелектом і безперервним удосконаленням моделей.

Крім того, віднедавна підтримується Omniverse Blueprint для створення цифрових двійників і моделювання рідин. Це так званий фізичний ШІ — створення віртуальних копій заводів, складів, центрів обробки даних або навіть цілих міст. Ви можете моделювати операції, тестувати зміни, оптимізувати планування та навчати роботизовані системи у високоточному цифровому середовищі ще до їхнього впровадження в реальному світі. Це революційне рішення для виробництва, логістики та планування інфраструктури.

Кожен із цих шаблонів був протестований, налаштований і задокументований на цій платформі.

Висновки

HPE Private Cloud AI — це гнучка екосистема моделей та інструментів штучного інтелекту від NVIDIA і HPE, що базується на масштабованій і попередньо протестованій інфраструктурі. Така гнучкість дозволяє організаціям експериментувати з різними AI-проєктами, використовуючи широкий спектр моделей та інструментів розробки.

HPE Private Cloud AI забезпечує інтеграцію користувацьких AI-інструментів і фреймворків, а також інструментів і фреймворків незалежних постачальників програмного забезпечення (ISV), що дозволяє компаніям ефективно використовувати вже наявні інвестиції та накопичений досвід.

Забезпечуючи надійну основу для AI-ініціатив, HPE Private Cloud AI дає підприємствам можливість ефективно масштабувати свої можливості у сфері штучного інтелекту, адаптуючись до змін технологій і потреб бізнесу.

Автор статті - Михайло Федосєєв, архітектор інфраструктурних рішень Lantec.