Внедрение MLOps и автоматизация жизненного цикла ML-моделей

Строим инфраструктуру разработки, обучения и эксплуатации моделей машинного обучения - от экспериментов до промышленного продакшена

Строим инфраструктуру разработки, обучения и эксплуатации моделей машинного обучения —
от экспериментов до промышленного продакшена

Ускоряем внедрение AI-решений

От экспериментов Data Science к промышленным ML-сервисам

Прозрачно управляем ML-проектами

Контроль моделей, данных и затрат на всех этапах жизненного цикла

Снижаем стоимость эксплуатации AI

Оптимизация GPU-ресурсов и автоматизация ML-процессов

Что дает внедрение
MLOps

Стандартизация разработки AI

Единая среда разработки моделей
Повторяемость экспериментов
Централизованное хранение моделей и данных

Быстрое внедрение моделей

Автоматизация обучения и тестирования
Быстрый вывод моделей в продакшен
Сокращение времени внедрения AI-решений

Масштабирование и управляемость

Единая инфраструктура для всех команд
Масштабирование AI-решений внутри компании
Мониторинг моделей в реальном времени

Почему AI не доходят до бизнеса

Компании начинают внедрять AI

Запускают пилотные проекты
Создают первые модели
Формируют команды и тестируют гипотезы

AI-разработка становится сложной и неуправляемой

Каждая команда использует собственные инструменты
Внедрение новых моделей занимает месяцы
Решения трудно масштабировать

AI остается на стадии экспериментов

Пилоты не переходят в промышленную эксплуатацию
Модели работают нестабильно
Бизнес не получает ожидаемого эффекта

ЧтовходитвуслугуMLOps

Аудит AI-инфраструктуры

Определяем, где возникают потери времени и сложности внедрения

Аудит AI-инфраструктуры

Определяем, где возникают потери времени и сложности внедрения

Рабочая среда ML-команды

ClearMLMLflowJupyterHub

Единое пространство для экспериментов, запусков, артефактов, метрик и моделей

Данные и артефакты

Object StorageДатасетыМодельные весаОтчётыЛоги

Храним данные и результаты обучения так, чтобы модель можно было воспроизвести, проверить и обновить

Пайплайны обучения и переобучения

AirflowKubeflowScheduled jobs

Автоматизируем подготовку данных, обучение, тестирование и переобучение моделей

Версионирование моделей

MLflow Model RegistryClearML ModelsGit

Фиксируем версии моделей, параметры, метрики и состояние перед выводом в эксплуатацию

Инференс и API

FastAPITritonONNX RuntimeBackend-сервисы

Превращаем модель в сервис, который можно подключить к бизнес-процессам заказчика

Инфраструктура и GPU

DockerKubernetesLinux-серверыGPU-узлыOn-prem/private cloud

Настраиваем среду для стабильного запуска, масштабирования и контроля вычислительных ресурсов

Мониторинг и контроль качества

PrometheusGrafanaЛогиАлертыКонтроль drift

Следим за состоянием сервисов, качеством модели, ошибками, задержками и изменением данных

Интеграции и безопасность

APICI/CDРолиДоступыЖурналы действийERP/WMS/CRM/VMS/SCADA

Встраиваем AI-систему в существующую инфраструктуру компании, а не оставляем её отдельным экспериментом

ГдевнедряетсяMLOps

Ритейл и e-commerce

Прогноз спроса, динамическое ценообразование, рекомендательные системы

Банки и финтех

Скоринг, антифрод, модели оценки рисков

Производство

Контроль качества продукции, оптимизация технологических процессов, предиктивное обслуживание оборудования

Логистика и транспорт

Прогноз загрузки, оптимизация маршрутов, управление складскими операциями

Телеком

Прогноз оттока клиентов, анализ поведения пользователей, оптимизация сети

Агро-промышленность

Мониторинг здоровья животных, прогноз урожайности, анализ данных сенсоров и камер