Каталог преднастроенных моделей с готовым API
Выберите модель и получите ссылку на выделенный масштабируемый эндпоинт для использования в своих сервисах без деплоя сложной инфраструктуры.
Все модели
phi-4-reasoning
uni-modaltext-to-text
gpt-oss-20b
uni-modaltext-to-text
mistral-small-24b-instruct-2501
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-tiny
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-micro
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-small
uni-modaltext-to-text
deepseek-r1-distill-qwen-1-5b
uni-modaltext-to-text
qwen3-coder-30b-a3b-instruct
uni-modaltext-to-text
multilingual-e5-large
cross-modaltext-to-vector
qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8
uni-modaltext-to-text
gemma-4-31b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-35b-a3b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-coder-next
soonuni-modaltext-to-text
minimax-m2-7
soonuni-modaltext-to-text
qwen3-reranker-8b
cross-modaltext-to-ranking
gpt-oss-120b
uni-modaltext-to-text
qwen3-5-397b-A17b
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
deepseek-ocr-2
multi-modaltext-and-image-to-text
deepseek-v3-2
soonuni-modaltext-to-text
kimi-k2-5
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
glm-5-1
soonuni-modaltext-to-text
whisper-small
cross-modalspeech-to-text
whisper-medium
cross-modalspeech-to-text
whisper-large-v3
cross-modalspeech-to-text
glm-asr-nano-2512
cross-modalspeech-to-text
qwen3-6-27b
multi-modaltext-and-image-to-text
t-pro-it-2-1
uni-modaltext-to-text
t-lite-it-2-1
uni-modaltext-to-text
bge-m3
cross-modaltext-to-vector
bge-reranker-v2-m3
cross-modaltext-to-ranking
qwen3-embedding-8b
cross-modaltext-to-vector
qwen3-coder-next-fp8
uni-modaltext-to-text
qwen3-vl-8b-instruct
multi-modaltext-and-image-to-text
gemma-4-12b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-35b-a3b-nvfp4
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-27b-nvfp4
multi-modaltext-and-image-to-text
Генерация текста
qwen3-8b
uni-modaltext-to-text
phi-4-reasoning
uni-modaltext-to-text
gpt-oss-20b
uni-modaltext-to-text
mistral-small-24b-instruct-2501
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-tiny
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-micro
uni-modaltext-to-text
granite-4-0-h-small
uni-modaltext-to-text
deepseek-r1-distill-qwen-1-5b
uni-modaltext-to-text
qwen3-coder-30b-a3b-instruct
uni-modaltext-to-text
qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8
uni-modaltext-to-text
qwen3-coder-next
soonuni-modaltext-to-text
minimax-m2-7
soonuni-modaltext-to-text
gpt-oss-120b
uni-modaltext-to-text
deepseek-v3-2
soonuni-modaltext-to-text
glm-5-1
soonuni-modaltext-to-text
t-pro-it-2-1
uni-modaltext-to-text
t-lite-it-2-1
uni-modaltext-to-text
qwen3-coder-next-fp8
uni-modaltext-to-text
Мультимодальные модели
gemma-4-31b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-35b-a3b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-5-397b-A17b
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
deepseek-ocr-2
multi-modaltext-and-image-to-text
kimi-k2-5
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
soonmulti-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-27b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-vl-8b-instruct
multi-modaltext-and-image-to-text
gemma-4-12b
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-35b-a3b-nvfp4
multi-modaltext-and-image-to-text
qwen3-6-27b-nvfp4
multi-modaltext-and-image-to-text
Как развернуть LLM из Foundation Models Catalog
- Выберите одну из 30+ моделейВ выборе помогут теги, система поиска и ссылки на описание моделей в Hugging Face.
- Получите подходящую конфигурациюЗадайте ключевые параметры работы модели: тип данных, максимальную длину контекста, количество одновременных запросов. Система предложит оптимальную конфигурацию инфраструктуры и релевантные бенчмарки выбранной модели.
- Задайте параметры инференс-сервисаВыберите параметры масштабирования — фиксированное количество инстансов или автоматическое масштабирование под нагрузку. Укажите тип диска.
- Создайте инференс-сервисВы получите эндпоинт для работы с моделью, пример curl-запроса для тестирования, API-ключ для авторизации.
- Используйте систему мониторинга и логированияКонфигурация, API-ключи, метрики и логи в едином интерфейсе проекта для каждой модели. Токены Prometheus на все модели без отдельных ключей. Стандартизированный URL для метрик — интеграция с Prometheus/Grafana. Логирование включено по умолчанию.
Как работает Selectel Foundation Models Catalog
Selectel Foundation Models Catalog позволяет быстро подключать крупные языковые и мультимодальные модели через готовый API. Вы выбираете подходящую модель из каталога, а платформа сама разворачивает ее на подходящей инфраструктуре и выдает endpoint с токеном доступа. Интеграция и бизнес-логика остаются на вашей стороне.
Преимущества запуска моделей через Foundation Models Catalog
Модель работает в изолированном контуре
Доступ по приватному IP-адресу внутри вашей виртуальной сети (VPC). Запросы не выходят в публичный интернет — только по защищенным каналам или локальной сети. Персональные данные обрабатываются в соответствии с 152-ФЗ.
API, совместимый с OpenAI
Модели легко интегрировать в ваши проекты и сервисы. Используйте готовые эндпоинты и API-ключи для безопасного доступа, подключайте модели через привычные методы, автоматизируйте работу через CI/CD и бэкенд.
Широкий выбор моделей
Их уже более 30 — выбирайте лучшую под свою задачу. Мы оперативно пополняем каталог, а по индивидуальному запросу готовы внедрить любую модель с ограничением видимости — она будет доступна только вам.
Прогнозируемые затраты на проект
Стоимость рассчитывается, исходя из фактического времени потребления ресурсов (CPU, GPU, RAM, объем дисков). Бюджет проекта не зависит от потребления токенов.
Масштабирование под нагрузку
Инференс-сервис сам подстраивается под изменения нагрузки: при росте запросов добавляются новые ресурсы, при снижении — отключаются лишние.
Быстрый старт на проверенных GPU
Мы заранее протестировали модели на разных конфигурациях и зафиксировали бенчмарки. Вам остается только выбрать подходящий вариант и сразу начать работу. В наличии — NVIDIA® HGX B300, H200, RTX 6000 PRO, L4, RTX 4090 и другие.
Использовать FMC выгоднее, чем разворачивать свою инференс-инфраструктуру
- Инфраструктура для создания инференс-сервисов
- Доступ к моделям через публичный API, совместимый с OpenAI API
- Возможность масштабирования инференс-сервисов
- Система мониторинга инференс-сервисов в панели управления
- Безопасность хранения данных в соответствии с требованиями 152-ФЗ
- Интеграция с другими сервисами Selectel
- Техническая поддержка
- Интеграция моделей в свои проекты
- Бизнес-логика работы моделей в проектах
На стороне Selectel
На стороне клиента
Сценарии использования Foundation Models Catalog
- Работа с корпоративными даннымиСтройте системы точного ответа на вопросы по актуальным регламентам и базам знаний. В каталоге собран полный RAG-пайплайн: от embedding-моделей и реранкеров до OCR, текстовых LLM и мультимодальных моделей (gemma, qwen3-vl).
- ИИ-агенты и чат-ботыАвтоматизируйте техподдержку, внутренние сервисы и сложные многошаговые задачи. Модели с поддержкой function calling и reasoning (qwen3, deepseek-r1) легко интегрируются с вашими API, а легкие модели (t-lite, granite, qwen3-8b) обеспечат молниеносный отклик в диалогах.
- Разработка и работа с кодомУскорьте генерацию, рефакторинг и ревью кода, написание тестов и документации. Специализированные code-модели (qwen3-coder) подключатся к IDE и терминалу через совместимый с OpenAI API, встраиваясь в ваш привычный workflow.
- Мультимодальные задачи и анализ изображенийАнализируйте изображения вместе с текстом: описание контента, ответы на вопросы по картинкам, модерация, обработка визуальных документов. Для этого в каталоге есть vision-модели (qwen3-vl, gemma, qwen3-6).
- Генерация и обработка речи и текстаСоздавайте и переводите тексты, классифицируйте данные, расшифровывайте звонки и встречи. Универсальные text-to-text модели (mistral-small, gpt-oss) помогут с генерацией контента, а speech-to-text (whisper и glm-asr) предоставят материал для аналитики.
Разворачивайте модели на безопасной инфраструктуре
ГОСТ Р 57580
Инфраструктура соответствует требованиям Центрального банка России
ISO
Работаем в соответствии с регламентами ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27017, ISO/IEC 27018
152-ФЗ до УЗ-1
Используйте на проектах, где собираются и обрабатываются персональные данные
PCI DSS
Можем хранить банковские данные без ограничений со стороны регуляторов
IAM-система
Разграничивайте доступ к ресурсам и данным, определяйте роли
О Foundation Models Catalog
Принцип работы, доступные модели и зоны ответственностиБыстрый старт
Как создать inference-сервис и подключиться к немуСоздание inference-сервиса
Как выбрать подходящую конфигурацию, описание параметров и метрик моделейМасштабирование
Как масштабировать inference-сервис и изменить количество inference-инстансов
Про Foundation Models Catalog
- Что такое Foundation Models Catalog?
Foundation Models Catalog — это каталог преднастроенных ML-моделей с готовым API. Модели развертываются в виде изолированных inference-сервисов с выделенными ресурсами (GPU, vCPU, RAM, диск).
Работать с моделью можно через выделенный масштабируемый эндпоинт. Эндпоинт совместим с OpenAI API.
- Что такое Foundation Model?
Foundation Model — это модель искусственного интеллекта, которая обучена на больших объемах исходных данных. На основе обученной модели можно построить решение своих задач.
Про inference-сервисы
- Что такое inference-сервис?
Inference-сервис — базовая единица развертывания в Foundation Models Catalog. Это изолированный сервис с выделенными ресурсами (GPU, vCPU, RAM, диск), который предоставляет API для взаимодействия с предварительно обученной моделью.
Конфигурации inference-сервисов подбираются автоматически в зависимости от выбранной модели и ее параметров. При выборе конфигурации вы можете посмотреть ожидаемые метрики производительности модели. - Что такое inference-инстанс?
Inference-инстанс — это развернутый экземпляр модели в inference-сервисе. Вы можете изменять количество inference-инстансов, чтобы оптимально использовать ресурсы inference-сервиса. Подробнее в инструкции Масштабировать inference-сервис.
- Что такое inference-сервер?
Inference-сервер — это программный компонент, который организует работу модели. Он принимает запросы от клиентов, подготавливает данные, запускает модель для выполнения вычислений и возвращает результат.
В Foundation Models Catalog используются разные типы inference-серверов. Тип сервера зависит от выбранной модели. Например, для больших языковых моделей (LLM) используется inference-сервер vLLM.
Про ограничения
- Какие ограничения есть при работе с Foundation Models?
На стадии публичного тестирования (public preview) модели можно развернуть в виде inference-сервисов только на выделенных ресурсах и работать с ними в синхронном режиме.
- Можно ли развернуть свою модель?
В Foundation Models Catalog не предусмотрена возможность загрузки своих моделей.
- Можно ли развернуть модель в частной инсталляции?
Нет, сделать это оn-premise, в А-ЦОД, на выделенных серверах и в аттестованном облаке Selectel сейчас нельзя. Развертывать модели из Foundation Models Catalog можно только в публичном облаке Selectel.
Про стоимость
- Как рассчитывается стоимость продукта Foundation Models Catalog?
Стоимость зависит от выбранной конфигурации inference-сервиса. При использовании inference-сервиса вы платите только за ресурсы облачной платформы: GPU, vCPU, RAM, размер диска. Стоимость не зависит от количества токенов.
В облачной платформе используется модель оплаты pay-as-you-go. С баланса каждый час списываются средства за предыдущий час использования ресурсов облачной платформы. Подробнее в инструкции Модель оплаты и цены Foundation Models Catalog.
Перед созданием inference-сервиса пополните баланс.
Запустите LLM в облаке Selectel
Зарегистрируйтесь в панели управления, выберите модель, конфигурацию и получите готовый endpoint для работы с ней
24/7