> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/gpu-devops/devops-gpu.md).

# Обзор

Руководства по DevOps для GPU-облака Clore.ai

Инструменты DevOps с аппаратным ускорением на GPU и движки вывода для производственных рабочих нагрузок машинного обучения.

Современный DevOps всё больше полагается на ускорение на GPU для сервирования моделей ML, вывода в реальном времени и высокопроизводительных вычислительных задач. Эта категория охватывает готовые к производству инструменты, которые используют вычисления на GPU для более быстрого вывода моделей и оптимизированных конвейеров развертывания.

Разворачивайте движки вывода корпоративного уровня и среды выполнения на GPU CLORE.AI для обслуживания моделей ML в масштабе с минимальной задержкой и максимальной пропускной способностью на маркетплейсе Clore.ai.

## Доступные руководства

| Руководство                                                         | Сценарий использования            | Сложность   |
| ------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------- |
| [ONNX Runtime GPU](/guides/guides_v2-ru/gpu-devops/onnx-runtime.md) | Кроссплатформенный вывод моделей  | Средняя     |
| [TensorRT-LLM](/guides/guides_v2-ru/gpu-devops/tensorrt-llm.md)     | Оптимизированное сервирование LLM | Продвинутый |

## Рекомендации по GPU

| Нагрузка                      | Минимальный GPU | Рекомендуемый |
| ----------------------------- | --------------- | ------------- |
| ONNX вывод                    | GTX 1660        | RTX 3070+     |
| TensorRT-LLM                  | RTX 3090        | A100 40GB     |
| Производственное сервирование | RTX 4090        | H100          |

## Советы по производительности

* Используйте TensorRT для оптимизации на NVIDIA GPU
* Включите смешанную точность (FP16) для более быстрого вывода
* Пакетуйте запросы для большей пропускной способности
* Мониторьте загрузку GPU и использование памяти

## Связанные руководства

* [Языковые модели](/guides/guides_v2-ru/yazykovye-modeli/language-models.md)
* [MLOps](/guides/guides_v2-ru/mlops-i-razvertyvanie/mlops.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/gpu-devops/devops-gpu.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.