Внедрим MLOps для полного цикла моделей машинного обучения: от подготовки данных и экспериментов до развертывания моделей, мониторинга, контроля качества моделей и дальнейшей эксплуатации в production.
Закажите бесплатный аудит и расчет стоимости
Узнать стоимость
MLOps позволяет компаниям быстро переводить модели машинного обучения из экспериментов в промышленную среду. С помощью платформы вы получаете единое окно для data science, разработки, обучения, тестирования, запуска, мониторинга и управления жизненным циклом моделей.
MLOps для ритейла
MLOps для банка
Компания работала с персональными данными и требовала высокий уровень обеспечения безопасности. Нужно было развернуть платформу в локальные серверы, обеспечить права доступа, хранение артефактов, контроль версий и мониторинг дрейф данных. Мы внедрили on-premise MLOps платформу на основе Kubernetes, MLflow, Seldon Core, Docker и средств централизованного управления доступом.
Повысили прозрачность рабочих процессов, сократили количество ручных действий, обеспечили аудит, ускорили тестирования моделей и подготовили платформу к эксплуатации в соответствии с внутренними требованиями банка.
MLOps для производства
MLOps — это подход для организации работы с ML-моделями: от начала проекта и сбора данных до внедрения моделей, мониторинга моделей и эксплуатации моделей машинного обучения. Он помогает сделать цикл разработки стабильным и управляемым.
Главная цель — ускорить разработку и внедрение, обеспечить обучение моделей, управление экспериментами, контроль версий, автоматизацию работы с моделями и непрерывное улучшение качества решений для бизнес задач.
Да, можно использовать облако, Yandex Cloud, cloud-инфраструктуру или развернуть платформу в контуре компании. Выбор зависит от требований безопасности, объема больших данных, бюджета, сроков и особенностей настройки инфраструктуры.
В состав могут входить популярные инструменты: Apache Airflow, MLflow, Kubernetes, Grafana, Prometheus, Feature Store, хранилище данных, среды разработки, системы непрерывной интеграции и компоненты для работы с данными и моделями.
Да. MLOps применяется в области искусственного интеллекта, machine learning, анализа больших данных и современных цифровых продуктов. Например, он помогает делать прогнозы, рекомендации, скоринг и автоматизацию любых бизнес-процессов.
Сроки зависят от задач, инфраструктуры и требований. Простая настройка может быть выполнена за несколько недель, а интегрированный контур для облачной платформы, больших данных и нескольких команд может занять больше времени.
Сначала мы совместно определяем основные цели, затем анализируем текущие системы, подбираем лучшие практики, разрабатываем архитектуру, выполняем сбор данных, настраиваем платформу и передаем ее для эксплуатации. Таким образом проект проходит без хаоса.
Да, мы можем расширить текущий контур, подключить дополнительные сервисы, Feature Store, мониторинг моделей, хранилище данных, инструменты DevOps и настроить непрерывное обновление моделей в рамках вашей программы развития.
MLOps нужен компаниям в России, в том числе в Москве, у которых есть ML-модели, интернет-сервисы, большие данные, партнеры, внутренний центр аналитики или команда data science. Решение подходит для любой организации, где важна стабильная работа моделей.
Если остались вопросы, заполните форму на сайте: укажите имя, номер телефона, электронный адрес и комментарий. Мы свяжемся для получения деталей и расскажем подробнее об оказания услуги.
