Приложение JuniStat использует ML Space для обучения ИИ-моделей
Как облачная платформа ML Space для ML-разработки помогает разработчикам приложения создавать нейронные сети для тестирования навыков юных футболистов.
О компании
ООО «ЮниСтат» — компания, создающая международную базу и рейтинг юных футболистов на базе моделей машинного обучения. Приложение JuniStat позволяет автоматизировано отслеживать навыки игроков, используя камеру мобильного телефона и алгоритмы компьютерного зрения. Компания двигается в сторону полноценного маркетплейса, открывая футбольным клубам и скаутам доступ к данным и рейтингам спортсменов, ранжированным согласно их достижениям.
Цель проекта
Ранее компания пользовалась услугами различных облачных провайдеров, которые не оправдывали ожидания — были вопросы к стабильности работы сервисов, юзабельности интерфейсов, документации и скорости ответов технической поддержки.
Поэтому цель, которую хотели достичь топ-менеджеры JuniStat, — найти надежного облачного провайдера, в задачи которого должно входить:
- Обеспечение стабильной работы выделенных ресурсов;
- Оперативная и профессиональная техническая поддержка.
Решение этих задач в первую очередь поможет специалистам R&D-департамента, работающим с нейронными сетями — благодаря стабильным и удобным инструментам они смогут больше фокусироваться на создании качественного продукта. Более того, облачные сервисы опосредовано помогут пользователям JuniStat, так как владельцы приложения смогут выпускать обновления быстрее и чаще, решения в целом будут стабильнее.
Почему Cloud.ru
Компания находилась в постоянном поиске подрядчиков. Она тестировала множество предлагаемых сервисов от поставщиков облачных услуг, в числе которых был Сloud. В результате заказчик остался доволен качеством работы Сloud и добавил его в число подрядчиков, с которыми готовы продолжать сотрудничество.
Решение
Процесс миграции на облачную платформу ML Space прошел гладко. Все трудности и нюансы, с которыми сталкивались в процессе настройки, решались оперативно.
В настоящее время JuniStat пользуется Jupyter-сервером в сервисе Environments ML Space для обучения новых ИИ-моделей и дообучения существующих, а также проведения экспериментов.
Результат
Главная цель достигнута — компания нашла те самые инструменты, которые давно искала. Облачные сервисы Cloud.ru соответствуют заданным критериям и выполняют поставленные задачи — специалистам R&D-департамента удобно ими пользоваться.
Дальнейшие планы
При первой возможности JuniStat планирует попробовать сервис Deployments для развертывания моделей и MLflow© для продвинутого эксперимент-менеджмента.
«Приятно осознавать, что дочерняя компания большой российской экосистемы настолько клиентоориентирована — коллеги из Cloud.ru умеют слушать и слышать. Они понимают, насколько важно сохранять стабильность работы без обрывов соединения. Другим важным фактором, который повлиял на наше положительное впечатление от совместной работы, стало быстрое и профессиональное реагирование технической поддержки. Специалисты всегда готовы помочь в решении возникающих проблем. А Jupyter-сервер с разными конфигурациями инфраструктуры, функциональные возможности Deployments и MLflow© на одной платформе — это то, что мы давно искали именно в таком виде, как оно реализовано в Cloud»
«Проект подключения облачных сервисов для использования командой JuniStat на текущий момент является одним из самых важных для нашего направления AI Cloud. Мы рады, что сервисы соответствуют ожиданиям заказчика и надеемся, что в будущем они позволят создать множество уникальных продуктов на рынке спортивных приложений»
Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту
