SberCloud AI
Бесплатный тарифТриал 30 днейML-платформа от Сбера для обучения, деплоя и мониторинга моделей с доступом к российским GPU и AI-сервисам
Основная информация
Тарифы SberCloud AI
Free Trial
до 1 пользователей
- ✓Пробный период с кредитами
- ✓Доступ ко всем функциям
- ✓Ограниченные GPU-ресурсы
- ✓Документация и туториалы
- ✓Базовая поддержка
Developer
до 3 пользователей
- ✓Jupyter-ноутбуки с GPU
- ✓Обучение на одном сервере
- ✓Объектное хранилище 500 ГБ
- ✓Email-поддержка
- ✓Интеграция с Cloud.ru
Team
Популярныйдо 10 пользователей
- ✓Распределённое обучение
- ✓GPU A100 и H100
- ✓Model Registry
- ✓Деплой моделей
- ✓Персональный менеджер
Enterprise
до 50 пользователей
- ✓Выделенные GPU-кластеры
- ✓SLA 99.9%
- ✓On-premise опция
- ✓Обучение команды
- ✓Dedicated support team
| Тариф | Цена |
|---|---|
| Free Trial | Бесплатно |
| Developer | 5 000 ₽/мес |
| TeamTOP | 50 000 ₽/мес |
| Enterprise | Бесплатно |
Обзор SberCloud AI
Что такое SberCloud AI?
SberCloud AI (сервис AIBoost в составе Cloud.ru) — это комплексная ML-платформа от экосистемы Сбера, предназначенная для дата-сайентистов и ML-инженеров. Платформа покрывает полный цикл разработки ML-проектов: от исследований и экспериментов до обучения на распределённых GPU-кластерах, деплоя моделей в продакшен и постоянного мониторинга их качества. В отличие от просто доступа к GigaChat API, AIBoost предоставляет среду для создания собственных моделей.
Платформа работает на собственной инфраструктуре Cloud.ru в российских дата-центрах, что обеспечивает высокую производительность, стабильность и соответствие требованиям по локализации данных. Доступны современные GPU NVIDIA (A100, H100), собственные образы для ML-фреймворков и интеграция с другими сервисами Cloud.ru — объектным хранилищем, Kubernetes, базами данных.
Основные возможности
1. ML Lifecycle
- Jupyter-ноутбуки с GPU для экспериментов
- Распределённое обучение на кластерах
- Трекинг экспериментов и версионирование моделей
- Автоматизированный деплой моделей как сервисов
- Мониторинг качества и дрейфа моделей
2. Интеграции с AI Сбера
- GigaChat API для генеративных задач
- Kandinsky для работы с изображениями
- Готовые AI-сервисы от Сбера
- Объектное хранилище для датасетов
- Kubernetes-кластеры для деплоя
Для кого подходит?
Платформа создана для профессиональных ML-команд и корпоративных заказчиков:
- Дата-сайентисты — эксперименты и обучение моделей
- ML-инженеры — деплой и сопровождение моделей
- R&D-команды — исследования на GPU-кластерах
- Корпорации — промышленное внедрение ML
Интеграции
SberCloud AI нативно интегрируется с экосистемой Cloud.ru: объектным хранилищем S3, Kubernetes-кластерами, базами данных, VPC. Поддерживаются все популярные ML-фреймворки — TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost. Доступны готовые образы Docker с предустановленными библиотеками и библиотеками Сбера для ускорения обучения.
Плюсы и минусы SberCloud AI
+Преимущества
- ✓Полный ML lifecycle на одной платформе
- ✓Российская инфраструктура и GPU
- ✓Интеграция с сервисами Сбера
- ✓Соответствие 152-ФЗ
- ✓Персональный менеджер для корпоративных
- ✓Поддержка всех популярных ML-фреймворков
- ✓Готовая инфраструктура для распределённого обучения
−Недостатки
- ✗Высокая стоимость GPU-часов
- ✗Ориентация на крупный бизнес
- ✗Сложный старт для новичков
- ✗Ограниченное публичное комьюнити
- ✗Меньше готовых интеграций по сравнению с AWS SageMaker
Отзывы о SberCloud AI
Поделитесь опытом использования
Помогите другим сделать правильный выбор — ваш отзыв будет полезен
Часто задаваемые вопросы о SberCloud AI
?Чем SberCloud AI отличается от GigaChat API?
GigaChat API — это готовый сервис для инференса языковой модели. SberCloud AI (AIBoost) — это полноценная ML-платформа для обучения собственных моделей: от подготовки данных и экспериментов до деплоя и мониторинга. Это разные продукты для разных задач.
?Какие GPU доступны на платформе?
На SberCloud AI доступны современные GPU NVIDIA A100 и H100, которые используются для обучения крупных моделей. Также есть более доступные V100 и T4 для экспериментов и небольших проектов. Можно арендовать одиночные GPU или целые кластеры.
?Поддерживаются ли популярные ML-фреймворки?
Да, платформа поддерживает все популярные фреймворки: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Hugging Face Transformers и другие. Готовые образы Docker содержат предустановленные библиотеки и оптимизированы для работы с GPU.
?Есть ли соответствие 152-ФЗ?
Да, вся инфраструктура SberCloud AI находится в российских дата-центрах, данные обрабатываются в РФ. Это делает платформу подходящей для работы с персональными данными, а для enterprise-клиентов доступна аттестация по всем уровням защиты.
?Можно ли получить пробный доступ?
Да, новым клиентам обычно предоставляется пробный период с бесплатными кредитами на тестирование. Точные условия зависят от текущих акций — запрос можно оставить через форму на сайте cloud.ru, после чего с вами свяжется менеджер.
Обновлено: 10 апреля 2026 г.