Платформа «К2Тех» для разработки и эксплуатации ML-моделей

Компании «K2 Cloud» и «К2 НейроТех» (подразделения «К2Тех») объявили, что решение для автоматизации и управления жизненным циклом моделей ML вошло в состав облачной платформы «K2 Облако». Теперь пользователи могут быстро запускать проекты в области машинного обучения, тестировать гипотезы и внедрять ML-модели в продуктивную среду без развертывания собственной инфраструктуры. За счет партнерства с «K2 Cloud» пользователи также смогут интегрировать облачные  сервисы (базы данных, Kubernetes и др.) с ML-инструментами от «K2 НейроТех».

Как отмечают в «K2 Cloud», высокий порог входа – основное препятствие для внедрения и развития компаниями собственных ИИ-проектов. «K2 Нейротех» предоставляет доступ к готовым инструментам ML на базе платформы с GPU, что позволяет начать реальную работу над проектами в сфере ML и ИИ уже в день обращения. Цель партнерства – преодолеть технологические и организационные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ, взяв на себя решение инфраструктурных задач и обеспечив заказчикам преимущества облачной модели.

ML-платформа «K2 НейроТех» – это среда для подготовки данных, запуска экспериментов, обучения, валидации и мониторинга моделей. Решение представляет собой комплекс инструментов, в число которых входят предустановленные среды разработки JupyterLab и VS Code. С их помощью можно исследовать данные, строить модели и визуализировать результаты. Платформа для разработки ПО GitFlic позволяет управлять кодом, настраивать автоматизированную сборку и вести контроль на всех этапах разработки: от тестирования до развертывания ML-моделей. Решение легко интегрируется в ИТ-инфраструктуру за счет способности поддерживать как виртуальные машины, так и контейнерную среду.

Интеграция платформы «К2 НейроТех» в экосистему «K2 Cloud» позволяет в несколько кликов получить доступ к ML-платформе на базе мощных GPU из облака. Это особенно актуально для компаний, которые не готовы вкладывать большие бюджеты в построение собственной on premise инфраструктуры.

Решение предназначено для дата-сайентистов, ML-инженеров и аналитиков, которым требуется стабильная, масштабируемая и безопасная основа для командной работы и внедрения прикладных ИИ-сценариев в бизнес. Руководители получают возможность отслеживать эффективность ML-проектов через единый интерфейс.

ML-платформа решает такие задачи, как генерация контента, автоматизация документооборота, предиктивное обслуживание оборудования, выявление мошенничества, скоринг и рекомендательные системы. В числе бизнес-эффектов в компании называют ускорение обработки данных до 80%, оптимизацию ресурсов за счет облачной модели потребления и снижения операционных затрат до 40%, а также повышение точности прогнозов до 95%.