ML Space Private — это не просто готовый
коробочный продукт для end-to-end
ML-разработки, это:
Удобная среда для совместной работы
Участники разных команд могут работать над общими проектами по машинному обучениюв многопользовательском режиме, либо заниматься индивидуальной разработкой.
Простое развертывание
Комплекс микросервисов развертывается на любом кластере Kubernetes (K8s)
Инструменты оптимизации загрузки
Лишь 17% компаний полностью утилизируют мощности отведенные для ML/AI. Автоматическая планировка очереди задач и выделение ресурсов сделают управление ресурсами до 80-100 % более эффективным.
Сокращение time-to-market моделей
Срок разработки, деплоя и выхода модели на рынок сокращается на 50%, в среднем с 3 мес. до 1.5 мес. При этом задачи могут быть выполнены меньшим штатом.
Продукт из реестра российского ПО
ML Space — полностью отечественная разработка, входит в Единый реестр российского ПО. Лауреат премий IT World Awards 2021 и TADVISER IT Prize.
Возможность гибридной работы
Вы можете обучать модели на собственной инфраструктуре или выгружать нечувствительные данные в публичное облако и вести распределенное обучение на инфраструктуре Cloud
Что выбрать, публичное облако
или on-prem решение?
Возможности | ML Space Private | ML Space |
---|---|---|
Перед вами стоят задачи разработки AI-сервисов для внутреннего или коммерческого использования | + | + |
Необходима единая платформа для совместной работы DS и ML команд | + | + |
Необходим единый инструмент ML Ops для компании | + | + |
Вашему ИТ-департаменту необходим инструмент для распределения мощностей между разными командами и проектами | + | + |
У вас есть ограничения, связанные с использованием зарубежного ПО | + | + |
Вам необходима предсказуемая тарификация | + | + |
Вы ограничены законодательно в использовании публичных облаков (гостайна, банковская тайна). | + | - |
Вы не испытываете дефицита инфраструктуры для машинного обучения | + | - |
Согласно внутренним регламентам предприятия, вы не можете выносить коммерческие данные в публичное облако | + | - |
Нагрузки, связанная с AI задачами, неравномерные, есть отдельные пиковые потребности | Гибрид | + |