immers.cloud | Облако с GPU

Как заменить ручную модерацию AI-системой и держать защиту контента 24/7? 👋 «КС Авто» развивает автомобильную платформу, Telegram-канал с аудиторией около 200 000 подписчиков и YouTube-канал с аудиторией около 1,5 млн подписчиков. 👨‍💻 Команде нужно было автоматизировать модерацию спама, фотографий в объявлениях и текстового контента — без зависимости от внешних API и нестабильного локального сервера. 🔁 Для переноса инференса в immers.cloud команда развернула сервер с 3× RTX 4090 и NVMe-хранилищем (Local). Конфигурацию разделили по задачам: — распределение AI-задач между 3× RTX 4090 внутри одного сервера; — параллельный запуск нескольких inference-моделей без потери производительности; — быстрый запуск и переключение моделей благодаря NVMe; — стабильная AI-модерация 24/7 под постоянной нагрузкой. Что это дало бизнесу: — AI-модерацию без участия человека; — фильтрацию 100+ спам-профилей ежедневно; — автоматическую проверку фото и скрытие госномеров; — замену эквивалента 10–15 штатных модераторов. 📲 В карусели — архитектура решения и результаты после переноса AI-модерации в облако. 💻 Полный разбор кейса — на сайте: immers.cloud  🌳 Хотите запускать AI-инференс без ограничений локальной инфраструктуры? Переносите проекты в облако immers.cloud.

DeepSeek-V4-Pro: что еще важно знать 👋 В каталоге immers.cloud доступна DeepSeek-V4-Pro — крупная открытая MoE-модель с 1,6 трлн параметров, 49 млрд активных параметров на токен и контекстным окном до 1 048 576 токенов. ⚙️ Ключевая особенность модели — гибридная архитектура внимания, которая снижает вычислительную стоимость работы со сверхдлинным контекстом.  Что важно: ▪️ Гибридное внимание: в CSA-слоях модель сжимает KV-кэш и выбирает релевантные блоки истории через DSA-индексатор, а в HCA-слоях использует сильную компрессию 1:128, чтобы выполнять глобальное внимание по длинной истории. ▪️ Локальная точность: параллельно работает Sliding Window — механизм локального скользящего окна. Он без сжатия обрабатывает ближайшие токены и помогает модели сохранять точную связь с текущим фрагментом контекста. ▪️ Обучающий стек: модель предварительно обучена на более чем 32 трлн токенов с оптимизатором Muon, а также использует mHC — Manifold-Constrained Hyper-Connections. ▪️ Режимы работы: доступны Non-think, Think High и Think Max — от быстрых ответов до более глубокого логического анализа для сложных задач. 📲 Подробнее в слайдах. 🚀 Запускайте DeepSeek-V4-Pro через каталог моделей immers.cloudда, исследов для задач со сверхдлинным контекстом: документов, коательских материалов и агентных workflow. ➡️ DeepSeek-V4-Pro ➡️ DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4: общий обзор и первое впечатление 👋 DeepSeek-AI представила новую LLM DeepSeek-V4-Pro: 1.6 трлн параметров (49B активных), MoE с ~384 экспертами на слой, контекст до 1M токенов. Также выпущена версия Flash на 284B параметров. Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий. 📲 Листайте карусель, чтобы увидеть все ключевые детали. 🚀 Вы уже можете протестировать эти модели в нашем облаке на доступных конфигурациях с видеокартами A100/H200: ➡️ DeepSeek-V4-Pro ➡️ DeepSeek-V4-Flash

LTX-2.3: практический разбор генерации видео со звуком 👋 LTX-2.3 от Lightricks — открытая мультимодальная модель для генерации видео и звука.  📲 В карусели — архитектура LTX-2.3, варианты запуска через ComfyUI, Python и LTX Desktop, требования к видеокартам, пример генерации на ноутбуке, наблюдения по качеству и сравнение с другими моделями для генерации видео. Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий. ➡️ Запустить LTX-2.3 можно через каталог immers.cloud: Выберите подходящую конфигурацию GPU и начните генерацию без самостоятельной подготовки инфраструктуры.

MiniMax M2.7 — модель для агентной разработки и сложных рабочих процессов 🚀 В каталоге моделей immers.cloud появилась MiniMax M2.7 — флагманская MoE-модель от MiniMax, ориентированная на агентные сценарии, работу с длинным контекстом, программную инженерию и автоматизацию задач с использованием инструментов. Что важно: ◾️ Самоэволюция: MiniMax M2.7 участвовала в собственном цикле разработки: анализировала сбои, изменяла код, запускала оценки и проходила итерации улучшения без участия человека. ◾️Инженерные задачи: модель показывает сильные результаты в сценариях работы с кодом, крупными репозиториями, логами, production-средой и инструментами разработки. ◾️ Прикладные сценарии: автономная разработка ПО, SRE-диагностика, офисная автоматизация, финансовая аналитика, R&D, агентные команды и создание интерактивных текстовых сценариев. ◾️ Запуск: доступны конфигурации для FP8 и INT4. Для запуска и тестирования можно использовать готовое окружение в каталоге immers.cloud без самостоятельной сборки инфраструктуры. 📲 Подробнее — в слайдах. ➡ Тестируйте MiniMax M2.7 в каталоге immers.cloud.