Вебинар "Запуск LLM: как сократить расходы на инференс" состоится 15 января 2026 года в 11:00 (мск).
Запуск крупных языковых моделей приводит к неэффективным расходам: мощный GPU используется не полностью, а расчеты памяти для запуска модели не совпадают с реальностью. В результате приходится платить за ресурсы, которые не используются, или сталкиваться с ошибками из-за нехватки vRAM.
На вебинаре разберут, как точно рассчитывать конфигурацию для запуска LLM и настраивать параметры инференса для экономии без потери в качестве.
Вы узнаете:
- из чего складывается потребление vRAM;
- как точно рассчитать необходимую конфигурацию GPU для выбранной модели, включая форматы квантования (BF16, FP8);
- какие параметры LLM сильнее всего влияют на стоимость и производительность;
- как с помощью Evolution ML Inference автоматически масштабировать ресурсы и переводить модели в serverless-режим, чтобы платить только за активную работу.
В практической части покажем запуск LLM с оптимальными параметрами в сервисе Evolution ML Inference и наглядно сравним разные конфигурации по производительности и стоимости.
Вебинар будет полезен дата-сайентистам, DevOps-инженерам и руководителям, которые хотят оптимизировать затраты на ML-инфраструктуру.
Онлайн,Запуск LLM: как сократить расходы на инференс
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
Вебинар "Запуск LLM: как сократить расходы на инференс" состоится 15 января 2026 года в 11:00 (мск).
Запуск крупных языковых моделей приводит к неэффективным расходам: мощный GPU используется не полностью, а расчеты памяти для запуска модели не совпадают с реальностью. В результате приходится платить за ресурсы, которые не используются, или сталкиваться с ошибками из-за нехватки vRAM.
На вебинаре разберут, как точно рассчитывать конфигурацию для запуска LLM и настраивать параметры инференса для экономии без потери в качестве.
Вы узнаете:
- из чего складывается потребление vRAM;
- как точно рассчитать необходимую конфигурацию GPU для выбранной модели, включая форматы квантования (BF16, FP8);
- какие параметры LLM сильнее всего влияют на стоимость и производительность;
- как с помощью Evolution ML Inference автоматически масштабировать ресурсы и переводить модели в serverless-режим, чтобы платить только за активную работу.
В практической части покажем запуск LLM с оптимальными параметрами в сервисе Evolution ML Inference и наглядно сравним разные конфигурации по производительности и стоимости.
Вебинар будет полезен дата-сайентистам, DevOps-инженерам и руководителям, которые хотят оптимизировать затраты на ML-инфраструктуру.
