Российские облачные провайдеры предлагают полный стек для разработки ИИ-решений. Наибольший выбор — у Yandex Cloud (6 сервисов) и Cloud.ru (7). В каталоге представлены все ключевые направления: Foundation Models / LLM (7 сервисов) — готовые языковые модели через API для генерации текста, суммаризации и диалогов; ML Platform (6) — полноценные MLOps-среды для обучения, версионирования и деплоя собственных моделей.
Для задач без глубокой ML-экспертизы доступны AI Agents / RAG (2) — фреймворки для создания интеллектуальных ботов с доступом к корпоративным данным; Speech AI (2) — синтез и распознавание речи на русском языке; Vision / OCR (1) — компьютерное зрение и извлечение текста из документов. 8 из 20 сервисов доступны с бесплатным тестовым периодом.
LLM API или собственная ML-платформа — что выбрать?
LLM API подходит для быстрого старта: интеграция за 1–2 дня, оплата за токены, без GPU-инфраструктуры. ML-платформа нужна для обучения собственных моделей на корпоративных данных, полного контроля над весами или работы с чувствительными данными, которые нельзя передавать во внешнее API.
Что такое RAG и чем он лучше обычного LLM?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, при которой LLM отвечает опираясь на актуальные документы из вашей базы знаний. Это решает проблему галлюцинаций и устаревших знаний. RAG позволяет создать корпоративный ИИ-ассистент, знающий именно ваши данные.
Нужны ли собственные GPU для работы с ИИ?
Для инференса через готовое LLM API — нет. Для Fine-tuning небольших моделей достаточно арендовать GPU-VM на несколько часов. Покупать GPU-сервер оправдано только при постоянной нагрузке от 60–70% времени — в остальных случаях облачная аренда дешевле.
Насколько хорошо российские LLM работают с русским языком?
Российские LLM (YandexGPT, GigaChat и другие) специально обучены на русскоязычных корпусах и демонстрируют качество, сопоставимое с GPT-4 для типичных бизнес-задач: суммаризация, классификация, генерация текстов. Для узкоспециализированных задач рекомендуется Fine-tuning на отраслевых данных.