VK Cloud

Cloud ML Platform

Платформа для полного цикла ML‑разработки и совместной работы Data‑команд

Быстрый запуск ML-моделей в облаке

ML-разработка полного цикла без необходимости настраивать среду и администрировать инфраструктуру. Быстрый запуск экспериментов с данными и обучение ML-моделей, возможность легко масштабировать инфраструктуру.

  • design

    Эксперименты с данными и моделями машинного обучения

  • model development

    Трекинг и версионирование экспериментов, ML-моделей, данных и других артефактов

  • operations

    Деплой ML-моделей, мониторинг и обновления моделей в production

Совместная работа команд

Инструменты платформы заточены под работу в команде

  • target.svg

    Понятный процесс решения Data-задач

  • users.svg

    Разделение ролей и зон ответственности

  • check_circle.svg

    Видны эксперименты и результаты других участников

Полный цикл разработки

ML-разработка полного цикла: от настройки среды до запуска в production
users3.svg

Data-команды

  • Готовое решение и простая установка
  • Преднастроенные среды уже готовы для работы с данными и ML-моделями
  • Выбирайте нужную конфигурацию и регулируйте мощность инфраструктуры — самостоятельно
donateStar.svg

Администраторы

  • Прозрачность системы, логирование и аудит пользователей
  • Поддержка 24/7
  • Проработанная документация, FAQ по решению типовых задач
goods.svg

Бизнес

  • Безопасность: интеграция с корпоративными системами аутентификации, логирование, аудит пользователей
  • Оплата сервиса по модели pay-as-you-go: только за использованные ресурсы

Компоненты платформы

  • juputer.svg

    JupyterHub

    Быстрое создание Jupyter Notebooks по клику для проведения экспериментов

  • juputer.svgmlflow.svg

    MLflow+JupyterHub

    Готовое к работе окружение с JupyterHub, предназначенное для управления жизненным циклом ML-моделей

  • mlflow.svgjuputer.svg

    MLflow Deploy

    Удобная среда для упаковки ML-моделей и их автоматического развертывания в облаке. Компонент интегрирован с MLflow и JupyterHub

  • helm.svgspark.svg

    Spark в Kubernetes

    Готовое рабочее пространство для обработки данных, возможность вызова и управления из JupyterHub

    В разработке

Планы развития платформы на 2022-2025

  • Мониторинг
  • Версионирование данных и датасетов
  • Feature Store
  • Каталоги данных и метаданных

Рассчитать стоимость

Почему ML Platform

  • Union.svg

    Единая среда

    Open-Source-инструменты готовы к работе и интегрированы между собой.

  • moive.svg

    Простое развертывание

    Установка, настройка и интеграция компонентов максимально упрощены.

  • arrow_pop_up.svg

    Масштабируемость

    Регулировать объем необходимых ресурсов можно самостоятельно. Это быстро и легко.

  • grid_layout.svg

    Необходимые библиотеки

    Популярные библиотеки уже есть в ML Platform. Вы также можете установить другие пакеты.

  • arrow_pop_up.svg

    Полный контроль

    Функции логирования, аудита пользователей, интеграция с корпоративными системами.

  • arrow_pop_up.svg

    Безопасность

    У платформы есть аттестат 152-ФЗ для работы с персональными данными. ЦОДы уровня Tier III расположены в России.

  • Хотите протестировать ML Platform?

    3000 ₽ на тест
3 000 ₽ на тестирование облака

После активации аккаунта мы свяжемся с вами и начислим 3000 рублей на ваш счет VK Cloud, чтобы вы смогли протестировать сервисы.

Попробовать

Уточните у нас

Если у вас остались вопросы или нужен индивидуальный расчет, оставьте заявку на консультацию.

FAQ

Что такое Cloud ML Platform?Что такое Cloud ML Platform?

Cloud ML Platform — облачная платформа с инструментами и ресурсами для ML/AI-разработки. Целевая версия платформы позволит построить полный цикл работы с машинным обучением: от эксперимента и разработки до запуска готовой версии ML-модели в продакшен.


Для чего подходит платформа?

Cloud ML Platform позволяет проводить эксперименты с данными и моделями машинного обучения. Платформа содержит инструменты для трекинга и версионирования экспериментов, ML-моделей, данных и других артефактов, инструменты для деплоя и обновления ML-моделей в production.


Какие инструменты есть на платформе?

В Cloud ML Platform доступны JupyterHub и MLflow: инструменты преднастроены и интегрированы между собой. В разработке находятся JupyterHub в Kubernetes, Spark в Kubernetes.


Как начать работать с ML Platform?

Подключение и управление Cloud ML Platform доступно через панель управления в личном кабинете пользователя VK Cloud в разделе «ML Platform». Подробнее о работе с сервисом можно узнать в «Документации».


Сколько стоит сервис?

Оплата сервиса Cloud ML Platform доступна по модели pay-as-you-go – только за использованные ресурсы. Воспользуйтесь калькулятором для расчета стоимости.

Не нашли ответ на свой вопрос?

Задайте его нам на портале поддержки, и мы оперативно ответим.
Задать вопрос