Построение собственной инфраструктуры для инференса LLM — это не просто техническая задача, а дорогостоящий и трудоёмкий процесс.
Сложность#
Инференс LLM требует гораздо больше, чем стандартные облачные стеки. Для правильной настройки нужно:
- Выделять высокопроизводительные GPU (часто дефицитные и ограниченные по регионам)
- Следить за совместимостью версий CUDA и драйверов
- Настраивать автоскейлинг, контроль конкурентности и масштабирование до нуля
- Применять продвинутые техники оптимизации инференса, такие как кэширование префикса и разделение prefill/decode
- Внедрять инструменты наблюдаемости для мониторинга GPU, трассировки запросов и обнаружения ошибок
- Обрабатывать специфические поведения моделей: стриминг, кэширование, маршрутизация
Ни один из этих шагов не является тривиальным. Большинство команд пытаются адаптировать общую инфраструктуру, но это приводит к снижению производительности и увеличению сроков.
Даже если всё получилось, каждая неделя, потраченная на инфраструктуру — это неделя, не потраченная на улучшение моделей или создание ценности для продукта. Для сильных AI-команд эта упущенная возможность так же реальна, как и счёт за инфраструктуру.
Ограниченная гибкость ML-инструментов и фреймворков#
Многие AI-стэки фиксируют рантаймы моделей (например, PyTorch, vLLM или конкретные трансформеры) на определённых версиях. Основная причина — кэширование контейнерных образов и совместимость с инфраструктурными компонентами. Это упрощает деплой в кластерах, но ограничивает гибкость при тестировании или запуске новых моделей и фреймворков вне поддерживаемого списка.
Такая жёсткость создаёт реальные ограничения:
- Сложно тестировать или запускать новые модели и версии фреймворков
- Растёт технический долг, если стек отстаёт от обновлений сообщества или вендора
- Скорость деплоя LLM замедляется, команда теряет конкурентное преимущество
Масштабирование LLM должно означать возможность пробовать более быстрые и лучшие модели, а не ждать, пока инфраструктура догонит.
Поддержка сложных AI-систем#
Один LLM не приносит ценности сам по себе. Он должен быть частью интегрированной системы, которая часто включает:
- Препроцессинг для очистки и трансформации пользовательских данных
- Постпроцессинг для форматирования результатов модели для фронтенда
- Код инференса, оборачивающий модель в логику, пайплайны или управляющие конструкции
- Бизнес-логику для валидации, правил и внутренних запросов к данным
- Модули для получения данных из баз или feature store
- Композицию нескольких моделей для retrieval-augmented generation или ансамблевых пайплайнов
- Кастомные API для предоставления сервиса в нужном виде для других команд
В чём подвох: большинство инструментов деплоя LLM не рассчитаны на такую расширяемость. Они просто загружают веса и открывают базовый API. Всё сложнее требует “клеевого” кода, обходных решений или разделения логики по разным сервисам.
Это приводит к:
- Больше инженерных усилий для создания полезных функций
- Плохому опыту для разработчиков, интегрирующих AI-сервисы
- Торможению инноваций, если инструменты не поддерживают кастомизацию под кейс
Скрытая стоимость: таланты#
Инфраструктура LLM требует глубокой специализации. Компаниям нужны инженеры, разбирающиеся в GPU, Kubernetes, ML-фреймворках и распределённых системах — всё в одном лице. Такие специалисты редки и дороги, их зарплаты на 30–50% выше, чем у обычных DevOps.
Даже если команда укомплектована, найм и обучение для поддержки внутренних компетенций — серьёзные инвестиции. В этом опросе более 60% IT-специалистов госсектора назвали нехватку AI-талантов главным барьером для внедрения. В частном секторе ситуация аналогична.