Login AI
Разработка MLOps-платформ
Собираем MLOps-платформу: воспроизводимые пайплайны обучения, реестр моделей, мониторинг качества и автоматическая выкатка с откатом.
Обучение, версии и выкат моделей описаны как код и воспроизводятся одной командой.
Стоимость
от 3 000 000 ₽
за проект
Это нижняя граница проекта. Точную смету считаем после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Возможности
Воспроизводимые пайплайны
Обучение запускается из кода и конфигурации, а не в блокноте на машине инженера.
Реестр моделей
У каждой версии — метрики, датасет и автор: видно, что и на чём обучено.
Мониторинг качества
Платформа следит за дрейфом и метриками в проде и предупреждает до деградации.
Выкатка с откатом
Новая версия идёт канареечно, и откат — одна команда, а не ручная замена файлов.
От заявки до результата
1
Аудит процессов
Смотрим, как модели обучаются, версионируются и выкатываются сейчас: где ручные шаги.
2
Схема пайплайна
Фиксируем пайплайн обучения, реестр и правила выкатки, договариваемся о метриках качества.
3
Платформа и реестр
Собираем воспроизводимый пайплайн и реестр, переносим первые модели на платформу.
4
Эксплуатация и мониторинг
Включаем мониторинг дрейфа и канареечную выкатку, описываем откат и дежурство.
Проверьте, подойдёт ли вам
Подходит
Больше одной модели в проде
Когда моделей несколько, ручная выкатка становится узким местом и источником ошибок.
Регулярное переобучение
Модели обновляются по расписанию или по дрейфу: платформа автоматизирует цикл.
Не подходит
Одна модель, меняется раз в год
При одном редком обновлении платформа дороже ручной выкатки и не окупается.
Нет владельца моделей
Без инженера, отвечающего за платформу, она устаревает быстрее, чем модели.
Что вы получаете
1
команда на откат вместо ручной замены
Модели обучались и выкатывались через платформу, откат версии занимал минуты.
Тот же результат
Воспроизводимость обучения
Код, данные и параметры зафиксированы, поэтому обучение воспроизводится и результат повторяется через месяц.
Ответ по проду
Реестр версий
Реестр хранит метрики и датасет каждой версии, поэтому вопрос «что в проде» имеет ответ. Версии моделей доживают до разбора.
До падения метрик
Ранний дрейф
Мониторинг ловит дрейф до падения метрик на пользователях. Деградация видна заранее, когда её ещё дёшево исправить.
Откат в одну команду
Безопасная выкатка
Канареечный релиз и откат в одну команду заменяют ручную выкладку артефактов. Выкатка остаётся безопасной в любой момент.
Механизм работы
Воспроизводимый пайплайн
Пайплайн описывает код, данные и параметры в одном месте, поэтому обучение запускается одной командой и повторяется с тем же результатом на любой машине команды.
Реестр моделей
Реестр хранит каждую версию модели вместе с метриками, датасетом и автором, поэтому команда за минуту находит ответ на вопрос, что работает в проде.
Мониторинг и алерты
Мониторинг сравнивает метрики в проде с эталоном и присылает алерт, когда качество начинает снижаться, поэтому команда успевает исправить деградацию заранее и сохранить доверие пользователей.
Безопасная выкатка
Выкатка новой версии идёт канареечно: сначала на части трафика, затем на всех пользователей, а откат выполняется одной командой, если метрики уходят вниз.
Где решение упирается
- 01
Платформа — это продукт
Платформу нужно развивать и поддерживать, иначе она устаревает быстрее моделей. Платформа как продукт требует владельца и регулярных релизов.
- 02
Окупаемость от числа моделей
Инфраструктура ради инфраструктуры дороже ручной выкатки, поэтому платформа окупается с ростом числа моделей. Окупаемость зависит от количества моделей и частоты релизов.
- 03
Порог входа в команду
Команде нужен инженер, отвечающий за платформу и её надёжность. Порог входа в команду растёт: без выделенного инженера платформа стагнирует.
- 04
Миграция старых пайплайнов
Перенос старых пайплайнов в реестр занимает время. Миграция старых пайплайнов идёт отдельной работой, и её планируют до запуска платформы.
Технологии
Технологии, которые мы используем в работе, и их роль в проекте.
Пайплайны и реестр
Пайплайны собираются в Airflow, версии моделей хранятся в MLflow, артефакты — в MinIO, конфигурация — в Kubernetes, а метрики — в Prometheus.
Калькулятор стоимости
Это ориентировочный диапазон, а не коммерческое предложение. Точную смету подготовим после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Пайплайны
Сложность платформы
Мультиоблако
Дополнительно
Поддержка
Первый год: обновления и мониторинг, ответ за 2 рабочих дня.
Услуга
Разработка MLOps-платформ
В смету входит работа команды. Оборудование, лицензии сторонних сервисов и командировки добавляем по согласованию.
Расчётная стоимость
3,72 млн. ₽
Срок работ
8 нед.
Частые вопросы
Нужен ли Kubernetes?
Не всегда. Если нагрузка небольшая, платформа собирается на проще: важна воспроизводимость и реестр, а не конкретный оркестратор.
Что с существующими моделями?
Переносим их на платформу постепенно: сначала новые пайплайны, затем миграция старых моделей в реестр.
Как быстро видно эффект?
Первый воспроизводимый пайплайн и реестр — уже результат: обучение перестаёт зависеть от машины инженера.
Кто поддерживает платформу?
Команда заказчика с нашей передачей: документация, обучение и сопровождение на старте.
С чего начинается платформа?
С одного воспроизводимого пайплайна: фиксируем код, данные и параметры, чтобы результат повторялся. Дальше добавляем реестр моделей, мониторинг дрейфа и безопасную выкатку.
Можно ли собрать платформу на облачных сервисах?
Да, собираем на управляемых сервисах, если они закрывают задачи и не привязывают вас к одному вендору. Выбор между своей инфраструктурой и облаком считаем по стоимости владения.
Как измеряем готовность платформы?
По воспроизводимости: обучение и выкатка проходят одинаково на любой машине, версия модели и датасет находятся за минуту, откат выполняется одной командой.
Что делать с легаси-пайплайнами?
Старые пайплайны переносим постепенно: сначала фиксируем в реестре то, что уже работает, затем переписываем на общий стандарт и добавляем тесты. Миграция идёт параллельно с текущими задачами команды и не создаёт простоя в продукте.
Что берут вместе с этой услугой
Готовы обсудить задачу?
Оставьте заявку – вернёмся с предложением и предварительной оценкой.
Связаться с нами