Робот

ML SPACE

Платформа для
ML-разработки полного цикла
и совместной работы
DS-команд над созданием и развертыванием моделей машинного обучения

Arrow
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari

1000+GPU

Единственный в мире сервис c распределенным обучением на 1000+ GPU на базе суперкомпьютера Christofari

Совместная работа

Объедините DS-команды с помощью среды совместного управления артефактами машинного обучения, экспериментами и деплоями

Масштабируемость и гибкость

Вычислительные ресурсы подбираются в соответствии с вашими задачами, потребностями и бюджетом

Привычная среда разработки

Удобный UX/UI платформы, привычный интерфейс: Jupyter® Notebook и Jupyter® Lab

Популярные библиотеки и фреймворки

Все популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки уже установлены и настроены

Сокращайте Т2М за счёт GPU и AUTODEPLOY

Запуск распределенных задач на весь кластер - дни вместо недель, минуты вместо дней. Деплой модели в три клика

Безопасность

Сhristofari расположен в ЦОД «Сколково», который сертифицирован как Tier III

Возможность работы с персональными данными

Платформа AI Cloud (ML SPACE) соответствует ФЗ-152,​ уровня УЗ-2

Pay as you go

Сервис тарифицируется по Pay as you go - оплата по мере потребления

Добро пожаловать в мир машинного обучения на 1000 GPU+

Shape

Совместная работа с артефактами ML в Data catalog

Набор сервисов для хранения, анализа, управления доступом и жизненным циклом данных и артефактов машинного обучения (датасетов, моделей, Docker-контейнеров и др.).

Петабайты данных в совместном управлении.

Перенос BigData из любых источников (из файловых систем Amazon ® S3, Google ® Cloud Storage и др. и баз данных PostgreSQL ®, MS-SQL ®, My SQL ®, Oracle ®).

Shape

Препроцессинг данных на GPU в Data Proc

Препроцессинг на широком наборе инструментов: Spark ®, Pandas ®,
NumPy®, Scikit-Learn ®, Matplotlib® и др.

Используйте Rapids ® на GPU для очень продвинутых задач.

Shape

Готовые среды обучения в Environments

Обучение на привычных Jupyter ® Notebook или Jupyter ® Lab. В качестве среды обучения вы можете использовать любой ваш Docker-образ.
Есть все необходимые утилиты для мониторинга потребления ресурсов, моделей и эксперимент-менеджмента.
Отслеживайте загрузку ресурсов в разрезах CPU, GPU, RAM в любой момент времени.

Shape

Обучение моделей за вас в AutoML

Создан грандмастерами Kaggle и ML-профессионалами.

Через простой и удобный графический интерфейс или API можно запускать задачи автоматического построения модели, указав на датасет, задав небольшой ряд настроек и получить лучшее решение.

Вы получаете готовую модель, которую можете тут же запустить в 3 клика.

Shape

Автоматический деплой моделей на высокопроизводительных мощностях в Deployments

Все самые нужные сервисы, предназначенные для тестирования, деплоя и мониторинга подготовленных моделей, а также их внедрения в микросервисы, функции и бизнес-приложения. Деплой модели в три клика - все можно сделать через UI, API, Code. Модуль совместим с любыми фреймворками машинного и глубокого обучения.

Вычислительные ресурсы легко и быстро подбираются в соответствии с вашими задачами, потребностями и бюджетом.

NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS

Что нового в ML Space

SberCloud и Intel

SberCloud в партнерстве с Intel® открыл тестовый доступ к модулю машинного обучения Environments ML Space, оснащенному Intel® oneAPI Toolkits.
Зарегистрируйтесь и получите бесплатный доступ к платформе SberCloud ML Space с Intel® oneAPI Toolkits для оптимизации ML-разработки и ускорения обработки и анализа данных на CPU и GPU.

DataHub

Мы дополнили Data catalog релизом DataHub - хаба датасетов, предобученных моделей, контейнеров для машинного обучения. В первом релизе DataHub весь контент предоставляется абсолютно бесплатно.

Только в DataHub ML Space доступны:
- модель GPT-3 на 13 млрд (которой нет в публичном доступе) с возможностью деплоя на высокопроизводительной инфраструктуре SberCloud в два клика ;
- cамый большой размеченный вручную датасет из 1240ч аудиоданных на русском языке и обученную на них модель распознавания речи Golos с возможностью использования при ML-разработке в платформе;
- адаптированные для использования в разных задачах на платформе контейнеры NVIDIA NGC(NeMo, RAPIDS и др.)

Загрузка пользовательских Docker-образов

Теперь доступна загрузка пользовательских Docker-образов в Docker registry ML Space в модуле Data catalog, обогащайте репозитории описаниями и тегами для совместной работы.

Кастомные контейнеры можно запустить на высокопроизводительной инфраструктуре SberCloud в средах обучения Environments ML Space, а также отладить необходимые процессы через ssh-доступ с локального компьютера или Jupyter Notebook / JupyterLab.

Работайте на платформе ML Space так, как привыкли, и решайте любые ML-кейсы с помощью пользовательских docker-образов, предустановленных популярных библиотек и фреймворков.

NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS
NEWS

от 3 ₽

за GPU-минуту препроцессинга и обучения

от 0.12 ₽

за СPU-минуту препроцессинга и обучения

от 0.06 ₽

за GPU-секунду деплоя модели

от 0.12 ₽

за СPU-минуту деплоя модели

1.2 ₽

за ГБ/мес хранения данных

Все цены указаны с НДС

Тарифы
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari