На Selectel Tech Day 2025 обсудили ключевые тренды IT-инфраструктуры 😎

А сейчас собрали самые важные продуктовые обновления Selectel в дайджесте. Переходите по ссылкам, чтобы узнать о каждом подробнее 👇

🔝 Анонсировали запуск Foundation Models Catalog

Каталог позволяет нашим клиентам тестировать и внедрять модели искусственного интеллекта в бизнес-процессы и не терять время на настройку собственной инфраструктуры. Он упрощает работу над созданием корпоративных AI-агентов, генерацией текстов и контента, а также автоматизацией продаж с помощью чат-ботов.

🔝 Представили SelectOS Manpages

Это новый веб-ресурс, который позволяет в удобном формате находить мануалы из репозитория SelectOS, а также пользоваться умным AI-помощником для упрощения работы с манами. Считаем, что это мастхэв для всех, кто регулярно взаимодействует с серверными ОС и вынужден обращаться к справочным порталам.

🔝Расширили линейку собственных серверных решений платой на базе AMD EPYC 9005 Turin

AMD EPYC 9005 Turin в цифрах — это до 192 используемых ядер на сокет, поддержка современных стандартов, включая PCIe 5.0, DDR5 до 6400 МГц и CXL 2.0, и возможная установка до 24 накопителей NVMe. По предварительным оценкам, решение превосходит альтернативные платформы в производительности инференса AI-моделей до 3,8 раз.

🔝 Добавили новые решения Bare Metal Cloud

Теперь нашим клиентам доступны расширенные возможности Terraform-провайдера для гибкого управления физическими серверами, а также легко масштабируемые сетевые диски. Концепция IaC избавляет от долгой ручной настройки инфраструктуры, чтобы можно было быстрее начать работу с платформой и сервисами. Такой подход позволяет унифицировать процессы и интегрировать управление железом в существующие CI/CD-пайплайны.

🔝 Анонсировали развитие экосистемы для ИИ до 2031 года

Мы планируем наращивать инвестиции в AI-экосистему, развивать инфраструктуру с графическими ускорителями, ИИ-платформу и ИИ-маркетплейс. Ключевым направлением остается развитие продуктов для AI-проектов.

Оставайтесь с нами, чтобы первыми узнать, что будет дальше 🏢

🤖 — так мы представляем робота, сделанного в домашних условиях.

А если мы скажем, что такой робот не только перемещается в пространстве, но и по-настоящему видит и понимает окружение?

Разработчик Selectel решил бросить вызов самому себе и создать архитектуру реального электронного устройства. Методом проб и ошибок он собрал собственную схему, протестировал 3D-печать, веб и даже нейросети.

Что получилось в итоге — смотрите по ссылке. А еще сохраняйте инструкцию по тестированию авторской модели.

Хотите уверенно применять машинное обучение на практике и в pet-проектах? Делимся практическим курсом по ML в Академии Selectel ➡️