92 подписчика
Когда ML-проект упирается не в модель, а в инфраструктуру
Вы готовы обучать модель - а вместо этого:
▪️Настраиваете CUDA и драйверы
▪️Ловите конфликты версий TensorFlow и Python
▪️Теряете часы на деплой
▪️Не можете воспроизвести окружение в проде
▪️GPU есть, но работает нестабильно
Для AI-проектов инфраструктура часто становится узким местом..
Решение - TensorFlow
TensorFlow - одна из самых зрелых и широко используемых open-source библиотек для машинного обучения и ИИ. Её используют как для исследований, так и для продакшена: от стартапов до крупных корпораций.
Это не просто библиотека, а полноценная экосистема для:
▪️Обучения моделей
▪️Масштабирования на CPU и GPU
▪️Деплоя и инференса в реальных сервисах
Что умеет TensorFlow
• Поддержка классического ML и deep learning
• Работа на CPU, GPU и распределенных системах
• Keras - простой и быстрый API для обучения
• Готовые pretrained-модели
• TensorFlow Serving - low-latency инференс в продакшене
• TFX - пайплайны для production ML
• TensorFlow Lite - для мобильных и embedded-устройств
• Масштабирование на несколько GPU
• Большое и активное сообщество
И главное - всё уже готово
В HOSTKEY TensorFlow уже предустановлен. Вы можете арендовать VPS или выделенный сервер с готовым окружением и начать работу через 15 минут, без ручной установки и настройки.
Что вы получаете
— Предустановленный и протестированный TensorFlow
— CPU и GPU-конфигурации
— Стабильную производительность
— Root-доступ и кастомизацию
— 24/7 техподдержку
— Инфраструктуру, готовую к продакшену
Сервер с TensorFlow - когда хочется заниматься AI, а не настройкой серверов: hostkey.ru/...low
1 минута
19 декабря 2025