Каталог услуг
Что такое Al‑Farabium
AI‑Farabium — это GPU‑облако на базе суперкомпьютера с графическими процессорами NVIDIA H200, развёрнутого в дата-центрах Казахстана. Вы получаете вычислительные ресурсы для запуска и обучения нейросетей — с почасовой оплатой, без ограничений по объёму задач и без необходимости разворачивать собственную инфраструктуру
Характеристики кластера
  • 400 графических процессоров NVIDIA H200
  • 100 ТБ оперативной памяти
  • Референсная архитектура NVIDIA
  • 56 ТБ видеопамяти GPU
  • 26,8 петафлопс (FP64) для обучения моделей ИИ
  • 6 ПБ высокоскоростного хранилища
  • 1583 петафлопс (FP8) для инференса ИИ
  • Сеть InfiniBand с пропускной способностью 665 ТБ/с
Характеристики кластера




Конфигурации серверов

Виртуальный GPU-сервер

• 1 графический процессор NVIDIA H200 (виртуализированный);
• 142 ГБ видеопамяти GPU;
• 48 vCPU-ядер (3.25 ГГц);
• 256 ГБ оперативной памяти DDR5;
• 3 ТБ NVMe SSD-дисковое пространство;
• 7 ТБ HDD-дисковое пространство.

Bare-metal сервер

• 8 графических процессоров NVIDIA H200;
• 1.128 ТБ видеопамяти GPU;
• 384 vCPU-ядер;
• 2 ТБ оперативной памяти;
• 56 ТБ HDD-дисковое пространство.

Дополнительно

По запросу, дополнительно предоставляются:
• Дисковое пространство SSD NVMe;
• Дисковое пространство HDD;
• Поддержка блока из 8 статических IP-адресов.
Возможности для пользователей

  • Аренда мощностей на базе GPU NVIDIA H200

  • Создание виртуальной ИТ-инфраструктуры (VDC)
    под собственные задачи

  • Запуск, обучение и масштабирование моделей
    без ограничений

  • Обработка данных внутри страны с поддержкой
    гибридных и мультиоблачных сценариев

  • Подключение через защищённые каналы связи
    (VPN, L2/L3)

  • Интеграция с существующими цифровыми сервисами
    и платформами

  • Доступ к готовым моделям ИИ через API

  • Мониторинг расхода токенов через LiteLLM Gateway

Готовые модели ИИ по API

  • Текст и аналитика

    Создание ИИ-ассистентов, анализ текстов, автоматическое формирование отчётов, приоритизация и маршрутизация инцидентов

    Модели:
    openai/gpt-oss-120b, DeepSeek-V4.1-Flash, Qwen3.6-35B-A3B, gemma-4-31B-it

  • Анализ изображений и документов

    Распознавание сканов и документов, анализ изображений и видеопотоков, проверка инцидентов и снижение ложных срабатываний

    Модель:
    Qwen3-VL-32B-Instruct

  • Казахский язык и перевод

    Машинный перевод, создание уведомлений на казахском и русском языках, подготовка двуязычных отчётов

    Модели:
    InflexionLab/sybyrla, google/translate-gemma

  • Корпоративный поиск

    Создание баз знаний на основе внутренних документов и регламентов, семантический и гибридный поиск по корпоративным данным

    Модели:
    bge-m3, bge-m3-sparse, bge-reranker

  • Распознавание речи

    Преобразование голосовых обращений и аудиозаписей в текст для дальнейшей обработки и анализа

    Модель:
    whisper

  • Код и сложные задачи

    Написание и анализ кода, подготовка структуры и содержания презентаций, работа с объёмными документами в одном запросе

    Модель:
    Kimi K3
Оплата и управление

  • Оплата по факту использования

    Оплачивайте только входящие и исходящие токены без аренды отдельных GPU-серверов. Запускайте пилотные проекты и масштабируйте использование моделей без затрат на простой оборудования

  • Управление через LiteLLM Gateway

    Подключайте разные модели через единый API, отслеживайте расход токенов, скорость ответа и затраты. Создавайте отдельные API-ключи для команд и проектов, устанавливайте лимиты и настраивайте резервные модели

Аренда GPU или LLM as a Service
Сравнение аренды GPU и LLM as a Service
Параметр Аренда GPU (Virtual / Bare-metal) LLM as a Service (API)
Кому подходит ML-командам для обучения собственных моделей (Fine-tuning) и нестандартных пайплайнов Разработчикам и бизнесу для быстрого внедрения готовых LLM в продукты и процессы
Модель оплаты Почасовая / помесячная аренда выделенных мощностей NVIDIA H200 За фактически потраченные токены (сколько потребили — столько оплатили)
Управление и контроль Полный root-доступ к виртуальной инфраструктуре (VDC) Готовый API-ключ и личный кабинет аналитики в LiteLLM Gateway
Цели и задачи проекта
Стратегическая цель — создать суверенную инфраструктуру для искусственного интеллекта в Казахстане, доступную для разработчиков, исследователей и государственных организаций
Обеспечить хранение и обработку данных внутри страны
Снизить зависимость от зарубежных облаков и сервисов
Предоставить разработчикам и организациям прямой доступ к мощным вычислительным ресурсам
Ускорить внедрение ИИ‑технологий в государственный сектор, образование, медицину и бизнес
Поддержать формирование регионального центра по работе с ИИ и большими данными
Обеспечить соответствие национальным требованиям по защите и локализации данных
Сферы применения

  • Образование

    Запуск ИИ-курсов, обучение студентов, работа с I-Mektep и НОБД

  • Здравоохранение

    Анализ медицинских изображений, телемедицина, интеграция с MED365

  • Госсектор

    Видеонаблюдение, чат-боты, цифровые двойники, аналитика для Smart City

  • Бизнес

    Генерация контента, рекомендательные системы, машинное обучение

  • Телеком и IT-сервисы

    Интеграция с AituCloud, BTS Digital, платформа TV+

  • Инновации

    Беспилотники, видео-жетоны, речевые технологии и ML-прототипирование

Хотите узнать больше?
Заполните форму, чтобы получить персональное предложение с деталями стоимости и подходящими рекомендациями под ваши задачи.
Оставить заявку