Как собрать сервер за 10 000 евро для локальной транскрипции и медицинского ИИ: полный гайд по железу и ПО

Зачем платить 10 000 евро за железный ящик?

Представьте: вы работаете в клинике или медицинском исследовательском центре. Каждый день десятки врачей диктуют заключения, проводят консилиумы, записывают истории болезни. Аудиофайлы летят в облачный сервис транскрипции, потом в другой облачный сервис для медицинского анализа текста. Счета растут как снежный ком, а главное — ваши пациентские данные гуляют по чужим серверам. Нарушение GDPR в Европе? Потенциально. Потеря контроля над данными? Однозначно.

Решение — собственный сервер. Но не просто ПК с видеокартой, а промышленная система, которая выдержит нагрузку 50+ параллельных транскрипций, будет работать 24/7 и при этом уложится в 10 000 евро. Реальная задача из 2026 года, которую мы сегодня разберем по косточкам.

Сердце системы: железная спецификация на февраль 2026

Бюджет 10 000 евро — это не случайная цифра. Это точка, где сходятся производительность, надежность и разумные инвестиции. Ниже — чистая математика выбора компонентов.

Почему именно такая конфигурация? Давайте разберем ключевые моменты.

Видеокарты: RTX PRO 6000 против "бюджетных" альтернатив

RTX 4090 дешевле? Да. RTX 6000 Ada Generation дороже в 2.5 раза? Тоже да. Но для медицинского применения разница критична:

• VRAM 48 ГБ против 24 ГБ: Qwen3-30B в полной точности (FP16) занимает примерно 60 ГБ. На двух картах с 48 ГБ VRAM каждая — модель идеально ложится. На двух RTX 4090 придется квантовать, теряя точность (а в медицине это недопустимо).
• Поддержка ECC памяти: В профессиональных картах видеопамять защищена от битовых ошибок. Одна ошибка в диагнозе — и последствия непредсказуемы.
• Гарантия и поддержка: PRO-серия рассчитана на 24/7 работу с полной нагрузкой. Игровые карты в таких условиях живут год-полтора.

Почему Threadripper, а не EPYC?

EPYC — серверный процессор, дороже, требует регистровой памяти (RDIMM), которая еще больше увеличивает бюджет. Threadripper 7960X дает 48 потоков и 88 линий PCIe 4.0 — этого хватает для 4 видеокарт без потерь в производительности. Идеальный баланс для нашей задачи.

Архитектура ПО: как заставить это всё работать вместе

Железо — это только половина дела. Софт определяет, будет ли система стабильно обрабатывать 50 врачей одновременно или сгорит на первой же конференции.

1 Базовый слой: Ubuntu Server 24.04 LTS + Docker Engine

Никаких графических оболочек. Чистый сервер с установленным Docker и NVIDIA Container Toolkit. Последний критически важен — без него контейнеры не увидят GPU.

# Установка Docker (актуально на февраль 2026)
sudo apt update
sudo apt install -y docker.io docker-compose-plugin
sudo systemctl enable --now docker

# Добавление пользователя в группу docker
sudo usermod -aG docker $USER

# Установка NVIDIA Container Toolkit
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

# Проверка доступности GPU в Docker
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi

2 Сервис транскрипции: Parakeet RT в Docker

Parakeet RT — это не просто очередная модель для транскрипции. Это специально дообученная версия от NVIDIA (актуальная на 2026 год), оптимизированная для медицинской терминологии. Поддерживает 50+ языков, включая редкие диалекты.

Развертываем через готовый контейнер:

# Запуск Parakeet RT сервиса
docker run -d --name parakeet-rt \
  --gpus all \
  -p 8001:8000 \
  -v /var/lib/parakeet-models:/models \
  nvcr.io/nvidia/parakeet-rt:latest \
  parakeet-rt-server --model /models/parakeet-rt-1.1b \
  --device cuda:0 \
  --batch-size 16 \
  --max-audio-length 300

Параметры важны: --batch-size 16 позволяет обрабатывать до 16 аудиозаписей параллельно на одной GPU. --max-audio-length 300 ограничивает длину до 5 минут (стандартная продолжительность медицинской записи).

3 Сердце медицинского ИИ: vLLM с Qwen3-30B-Med

Qwen3-30B — мощная модель, но для медицины нужна ее специализированная версия: Qwen3-30B-Med. Она дообучена на медицинских текстах, понимает анатомию, фармакологию, умеет структурировать диагнозы по МКБ-11.

vLLM (версия 0.5.0 на 2026 год) — движок инференса, который использует PagedAttention. Это позволяет обслуживать десятки параллельных запросов без значительного падения производительности.

# Загрузка модели (веса ~60 ГБ)
sudo mkdir -p /var/lib/ai-models
sudo chmod 777 /var/lib/ai-models
cd /var/lib/ai-models
git lfs clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-Med

# Запуск vLLM сервера с поддержкой двух GPU
docker run -d --name vllm-qwen \
  --gpus all \
  -p 8002:8000 \
  -v /var/lib/ai-models:/models \
  vllm/vllm-openai:latest \
  --model /models/Qwen3-30B-Med \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --max-model-len 8192 \
  --served-model-name qwen-med

Ключевой параметр --tensor-parallel-size 2 распределяет модель между двумя видеокартами. vLLM автоматически балансирует нагрузку.

4 Оркестрация: Docker Compose и Nginx

Отдельные контейнеры — это хаос. Собираем всё в единый стек:

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  parakeet-rt:
    image: nvcr.io/nvidia/parakeet-rt:latest
    container_name: parakeet-rt
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ['0']
              capabilities: [gpu]
    ports:
      - "8001:8000"
    volumes:
      - parakeet-models:/models
    command: parakeet-rt-server --model /models/parakeet-rt-1.1b --device cuda:0 --batch-size 16

  vllm-qwen:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    container_name: vllm-qwen
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ['1', '2']
              capabilities: [gpu]
    ports:
      - "8002:8000"
    volumes:
      - ai-models:/models
    command: --model /models/Qwen3-30B-Med --tensor-parallel-size 2 --gpu-memory-utilization 0.9

  nginx:
    image: nginx:alpine
    container_name: reverse-proxy
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "443:443"
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - ./ssl:/etc/nginx/ssl:ro
    depends_on:
      - parakeet-rt
      - vllm-qwen

volumes:
  parakeet-models:
  ai-models:

Nginx выступает как reverse proxy, распределяет запросы между сервисами и обеспечивает HTTPS.

Типичные ошибки при сборке и настройке

Собрать сервер — полдела. Настроить его для стабильной работы — вот где большинство спотыкается.

Ошибка 1: Недостаточное охлаждение GPU

RTX PRO 6000 — горячие карты (TDP 300W каждая). В корпусе Fractal Design Meshify 2 XL нужно:

• Установить 3×140 мм вентилятора на вдув спереди
• 2×140 мм на выдув сверху
• 1×140 мм на выдув сзади
• Настроить кривую вентиляторов в BIOS: 50% при 60°C, 100% при 80°C

Без этого GPU будут троттлить уже через 15 минут полной нагрузки, снижая производительность на 30-40%.

Ошибка 2: Неправильное распределение моделей по GPU

Пытаться запустить и Parakeet RT, и Qwen3-30B на одной карте — гарантированный out of memory. В нашем стеке:

• GPU 0: Parakeet RT (требует ~8 ГБ VRAM)
• GPU 1 + GPU 2: Qwen3-30B-Med (распределена между двумя картами)
• GPU 3: резерв для масштабирования или второй инстанс vLLM

Ошибка 3: Забыть про мониторинг

Сервер работает, но как понять, что он близок к перегрузке? Устанавливаем Prometheus + Grafana:

# Экспортер для NVIDIA GPU
docker run -d --name nvidia-gpu-exporter \
  --gpus all \
  -p 9101:9101 \
  nvidia/dcgm-exporter:3.3.0-3.2.0-ubuntu20.04

Отслеживаем ключевые метрики: utilization GPU, температура, использование VRAM, latency запросов к vLLM.

Производительность в цифрах: что получим за 10 000 евро

ROI? При нагрузке 1000 медицинских транскрипций в месяц облачное решение обойдется в 1500-2000€/месяц. Наш сервер окупится за 6-8 месяцев. И это без учета стоимости утечек данных.

Масштабирование: что делать, когда 50 врачей станет 100?

Архитектура задумана масштабируемой с первого дня:

1. Вертикальное масштабирование: Добавляем еще две RTX PRO 6000 в оставшиеся слоты PCIe. Меняем --tensor-parallel-size на 4 в vLLM.
2. Горизонтальное масштабирование: Ставим второй такой же сервер, поднимаем Kubernetes кластер, распределяем нагрузку через Load Balancer.
3. Оптимизация: Переходим на 8-битное квантование модели (AWQ) без потери точности для медицинских терминов. Ускоряем инференс в 1.5 раза.

Главное преимущество локального решения — вы контролируете каждый аспект. Не нравится, как Parakeet RT обрабатывает немецкие медицинские термины? Дообучите модель на своем датасете. Нужна интеграция с вашей медицинской системой? Подключитесь напрямую к API.

Вместо заключения: почему это работает в 2026 году, а не работало в 2024

Три года назад такая система была бы или невозможна, или стоила бы 50 000 евро. Что изменилось?

• Модели стали эффективнее: Qwen3-30B по качеству близка к LLaMA 70B 2024 года, но требует в 2 раза меньше ресурсов.
• vLLM созрел для production: Версия 0.5.0 стабильна, поддерживает tensor parallelism, имеет встроенные метрики.
• Железо подешевело: RTX PRO 6000 Ada Generation в 2026 году стоит на 40% дешевле, чем при релизе в 2023.
• Медицинские датасеты стали доступнее: Открытые наборы данных на 100+ языках позволяют дообучать модели для конкретных регионов.

Собирать такой сервер в 2026 — не экзотика, а разумная инженерная практика. Особенно если вы уже сталкивались с европейским GPU-дефицитом или считали ROI против облачных API, как в расчете ROI против API.

Остался последний вопрос: а что, если через год выйдет Qwen4-70B, которая будет в 10 раз лучше? Ответ прост: продадите две RTX PRO 6000 на вторичном рынке (профессиональные карты хорошо держат цену), добавите еще две и продолжите работать. Ваша архитектура на Docker и vLLM останется прежней — поменяете только модель в контейнере. В этом и есть красота правильно спроектированной системы.