yandex
Калькулятор ценТарифыАкцииДокументацияО насКарьера в Cloud.ruНовостиЮридические документыКонтактыРешенияРеферальная программаКейсыПартнерство с Cloud.ruБезопасностьEvolutionAdvancedEvolution StackОблако VMwareML SpaceВ чем отличия платформ?БлогОбучение и сертификацияМероприятияИсследования Cloud.ruЛичный кабинетВойтиЗарегистрироватьсяEvolution ComputeEvolution Managed KubernetesEvolution Object StorageEvolution Managed PostgreSQL®Облако для мобильных и веб‑приложенийАналитика данных в облакеEvolution Bare MetalEvolution SSH KeysEvolution ImageСайт в облакеEvolution DNSEvolution VPCEvolution Load BalancerEvolution Magic RouterEvolution DiskХранение данных в облакеEvolution Container AppsEvolution Artifact RegistryEvolution Managed ArenadataDBEvolution Managed TrinoEvolution Managed SparkАналитика данных в облакеEvolution ML InferenceEvolution Distributed TrainEvolution ML FinetuningEvolution NotebooksCurator Anti-DDoSCurator Anti‑DDoS+WAFUserGate: виртуальный NGFWStormWall: Anti-DDoSEvolution TagsEvolution Task HistoryCloud MonitoringCloud LoggingАренда GPUAdvanced Object Storage ServiceAdvanced Elastic Cloud ServerAdvanced Relational Database Service for PostgreSQLРазработка и тестирование в облакеAdvanced Image Management ServiceAdvanced Auto ScalingDirect ConnectCDNCross-platform connectionAdvanced Enterprise RouterAdvanced Cloud Backup and RecoveryAdvanced Data Warehouse ServiceAdvanced Elastic Volume ServiceAdvanced Cloud Container EngineAdvanced FunctionGraphAdvanced Container Guard ServiceAdvanced Software Repository for ContainerAdvanced Document Database Service with MongoDBAdvanced Relational Database Service for MySQLAdvanced Relational Database Service for SQL ServerCloud AdvisorAdvanced Server Migration ServiceAdvanced Data Replication ServiceAdvanced API GatewayAdvanced CodeArtsAdvanced Distributed Message Service for KafkaAdvanced Distributed Message Service for RabbitMQAdvanced DataArts InsightAdvanced CloudTableAdvanced MapReduce ServiceAdvanced Cloud Trace ServiceAdvanced Application Performance ManagementAdvanced Identity and Access ManagementAdvanced Enterprise Project Management ServiceVMware: виртуальный ЦОД с GPUVMware: виртуальный ЦОДУдаленные рабочие столы (VDI)VMware: сервер Bare MetalИнфраструктура для 1С в облакеУдаленные рабочие столыМиграция IT‑инфраструктуры в облако3D-моделирование и рендерингVMware: резервное копирование виртуальных машинVMware: резервный ЦОДVMware: резервное копирование в облакоVMware: миграция виртуальных машин
Поиск
Связаться с нами

Запуск облачной платформы ML Space для работы с искусственным интеллектом

Компания Cloud.ru, провайдер облачных технологий, объявила о коммерческом запуске ML Space – инновационной облачной платформы для создания продуктов и решений на основе искусственного интеллекта.

Новости
Иллюстрация для статьи на тему «Запуск облачной платформы ML Space для работы с искусственным интеллектом»

Компания Cloud.ru объявила о запуске ML Space – облачной платформы для работы с искусственным интеллектом

ML Space позволяет ускорить, оптимизировать и упростить процесс обучения моделей, препроцессинга данных и развертывания моделей на высокопроизводительной инфраструктуре (до 1000+ GPU) для последующего внедрения их в микросервисы, функции и приложения. Сегодня ML Space - это единственная в мире облачная платформа, позволяющая обучать ИИ-модель более чем на 1000 графических процессоров (GPU).

ML Space предназначена для разработки моделей машинного обучения и совместной работы специалистов в области Data Science.

В платформу интегрированы популярные инструменты для работы с «Большими данными» – Jupyter Notebook и Jupyter Lab, также предустановлены все популярные библиотеки и фреймворки. Рекордная производительность платформы достигается за счет использования самого мощного российского суперкомпьютера «Кристофари».

Платформа построена на модульной архитектуре, позволяющей дополнять ее новыми возможностями.

  • Data catalog — модуль для совместной работы распределенных команд разработчиков с артефактами машинного обучения. Включает набор сервисов для трансфера, хранения, анализа, управления доступом и жизненным циклом данных, и артефактов машинного обучения (датасетов, моделей, Docker-контейнеров и др.).

  • Environments — модуль препроцессинга данных с помощью кластера Spark, а также обучение моделей в рамках привычных Jupyter Notebook или JupyterLab. На сервисе есть все необходимые утилиты для мониторинга загрузки ресурсов, моделей и эксперимент-менеджмента.

  • Deployments — модуль тестирования, развертывания и мониторинга подготовленных моделей машинного и глубокого обучения на высокопроизводительной инфраструктуре.

Модуль AutoML позволяет автоматизировать процесс построения ИИ-моделей. AutoML от Cloud.ru показывает результаты на уровне лучших специалистов по работе c большими данными, а также, согласно бенчмарку OpenML, превзошел известное решение от компании H2O.

Для использования модуля AutoML необязательно быть опытным специалистом по работе с данными – необходимо лишь выбрать датасет, определить вычислительные ресурсы и поставить задачу. AutoML самостоятельно подберет лучшее для вас решение. Разместить обученную модель в виде микросервиса с API можно всего лишь в три клика в модуле AutoDeploy.

ML Space и суперкомпьютер «Кристофари» – это уникальная облачная программно-аппаратная платформа, позволяющая сделать разработку и внедрение алгоритмов машинного обучения более простой и быстрой. Опытным специалистам в области работы с данными она предоставляет новые удобные инструменты, а компаниям и организациям, не имеющим глубокой ML-экспертизы, дает возможность использовать искусственный интеллект в своих продуктах и бизнес-приложениях.

ML Space – это впечатляющий результат работы специалистов Cloud.ru, и настоящий прорыв в области работы с искусственным интеллектом. Есть несколько ключевых параметров, по совокупности которых ML Space значительно превосходит конкурентов. Это набор лучших инструментов для машинного обучения, возможность распределенной работы, автоматизация создания, обучения и внедрения ИИ-моделей. Облачная архитектура ML Space дает возможность работать с ней из любой точки мира, а тарификация Pay-As-You-Go делает доступной даже для небольших стартапов.

Евгений КолбинГенеральный директор компании Cloud.ru
Дарим до 20 000 бонусов
Дарим до 20 000 бонусов
4 000 бонусов — физическим лицам, 20 000 бонусов — юридическим

С помощью ML Space и Christorafi была обучена впервые на русском языке трансформерная модель GPT-3 (алгоритм обработки естественного языка) с 760 миллионами параметров. Модель выложена в открытом доступе на сайте Cloud.ru.

Цены на использование ML Space будут самыми низкими в сравнении с аналогичными предложениями как в мире, так и в России: три рубля за GPU-минуту обучения и препроцессинга, двенадцать копеек за CPU-минуту, 0,054 копейки за инференс модели. Все модули платформы ML Space будут тарифицироваться по принципу Pay-As-You-Go.

Узнать подробнее о платформе и оформить заявку на доступ можно на сайте Cloud.ru.

Подробнее об условиях акции можно узнать на странице Платформа ML Space для бизнеса.

14 декабря 2020