Кейс KorDevTeam

Разработка Windows-приложения для AI-задач на удалённых GPU — Nisli

Создали desktop-приложение для Windows, которое управляет AI-задачами и отправляет вычисления на сторонние GPU.

Интерфейс

Как выглядит продукт

Windows-приложение Nisli для AI-задач
Windows-приложение Nisli для AI-задач

Контекст

Задача

Запуск вычислений на внешних GPU требовал бы технической работы с удалённой инфраструктурой. Пользователю нужен был простой Windows-клиент для постановки задачи и контроля результата.

Ограничения

  • Windows desktop
  • Удалённые вычислительные ресурсы
  • Долгие асинхронные задачи

Подтверждённый эффект

Результаты

  1. 01

    Windows-клиент создан

    AI-задачи ставятся и контролируются из отдельного desktop-приложения.

  2. 02

    Удалённые GPU скрыты за интерфейсом

    Пользователю не требуется вручную управлять вычислительной инфраструктурой.

  3. 03

    Весь цикл задачи в одном окне

    Создание, отправка и контроль выполнения объединены в понятном desktop-сценарии.

Подход

Решение

Разработали Electron-клиент, который создаёт AI-задачи, передаёт их на сторонние GPU и показывает весь процесс выполнения в одном интерфейсе.

Архитектура

Electron-приложение с Node.js-слоем взаимодействует с сервисом постановки и мониторинга удалённых задач.

Возможности

  • Создание AI-задачи
  • Отправка на удалённый GPU
  • Отслеживание статуса
  • Windows-интерфейс

Интеграции

  • Сторонние GPU
  • Очередь AI-задач

Технологии

  • Electron
  • Node.js

Проблема пользователя

Для запуска AI-вычислений на удалённых GPU приходилось бы вручную разбираться с инфраструктурой, передачей задач и проверкой их состояния. Продукту требовался привычный Windows-интерфейс поверх этой технической сложности.

Что сделали

Разработали desktop-приложение на Electron и Node.js. Клиент создаёт задачу, отправляет её на доступные сторонние GPU и показывает ход выполнения в одном окне.

Результат

Пользователь управляет полным жизненным циклом AI-задачи из одного Windows-приложения и не работает с вычислительной инфраструктурой напрямую.

Где применим такой подход

Desktop-клиент полезен AI-, инженерным и медиа-продуктам, где тяжёлые вычисления выполняются удалённо, но пользователю нужен простой привычный интерфейс.

Реализация

Этапы проекта

  1. 01

    Проектирование desktop-потока

    Описали путь от параметров задачи до получения результата.

  2. 02

    Интеграция вычислений

    Связали Electron-клиент с удалёнными GPU и состояниями задач.

  3. 03

    Сборка Windows-приложения

    Подготовили рабочую desktop-версию для пользователей.

Команда

Кто работал над проектом

  • Electron-разработчик
  • Node.js-разработчик
  • QA-инженер

Начнём с разговора

Обсудить похожую задачу

Обсудим, что нужно вашему бизнесу, и предложим следующий шаг.

PDF, DOC, DOCX, XLS, XLSX, JPG или PNG — до 25 МиБ

Ответим в течение рабочего дня

Пн–Пт, 09:00–18:00 по Москве