Обзор GPU-облаков в России для студентов и небольших продакшен-задач (2026)

Автор — студентка магистратуры МИФИ по ML (второе высшее, первое — психология и TechHR с опытом 17+ лет) — делится обзором GPU-облаков в России, сделанным для локальных задач. В рамках диплома она разрабатывает прототип коммуникативной системы на базе GENAI-аватаров и LLM для HR: подготовка кандидатов к интервью, первичная оценка, аналитика по ML-вакансиям в реальном времени.

Для демо-версии на защите в МИФИ ей нужны недорогие GPU-сервисы, которые также могут масштабироваться до небольших продакшен-решений. В обзоре сравниваются доступные варианты, их стоимость и пригодность для студенческих и стартовых проектов.

Материал ориентирован на практический опыт: автор тестировала сервисы для работы с LLM и генерацией аватаров, выделяя ключевые критерии — цена, производительность и простота использования. Результаты помогут другим студентам и разработчикам выбрать подходящее GPU-облако в России.