Как я развернул ML-пайплайн на GPU-кластере с нуля

Привет! Я Максим Орлов, ML-инженер. Работаю с PyTorch, CUDA и инфраструктурой для обучения больших моделей. Сегодня расскажу, как собрать production-ready ML-пайплайн.

Это практическое руководство для тех, кто хочет выйти за рамки Jupyter-ноутбуков и построить настоящую ML-инфраструктуру.

Наш стек:

• GPU-серверы: 4x A100 80GB, объединённые NVLink
• Оркестрация: Kubernetes + NVIDIA GPU Operator
• Pipeline: MLflow + Airflow
• Хранилище данных: MinIO (S3-совместимое)
• Experiment tracking: Weights & Biases

Посчитали TCO на 2 года — собственное железо окупается за 8 месяцев при загрузке >60%. У нас загрузка 85%.

PyTorch DistributedDataParallel + gradient accumulation. Масштабируемся линейно до 4 GPU, дальше — коммуникационные накладные расходы.

1. OOM при больших батчах — решили gradient checkpointing
2. Деградация производительности NFS — перешли на GlusterFS для датасетов
3. Reproducibility — Docker + fixed seeds + версионирование данных через DVC

Время от идеи до production-модели: 2 недели → 3 дня. Это позволяет экспериментировать быстрее и выигрывать в качестве.

Если строите что-то подобное — готов обсудить детали!