AI Agents — сервис для разработки, развертывания и эксплуатации автономных AI-агентов в единой среде. В AI Agents поддерживается полный цикл работы с агентами — от запуска до мониторинга.
Foundation Models — сервис, который позволяет отправлять запросы к API популярных фундаментальных AI-моделей и адаптировать их под конкретные задачи вашего бизнеса. Эти модели уже готовы к использованию, поэтому вам не потребуется самостоятельно разворачивать инфраструктуру или разрабатывать код.
Создание ассистентов и работа с документами в Chatbox на основе Foundation Models
Подключение ИИ из Foundation Models к nocode Telegram-боту на основе Container Apps или Notebooks
Подключение корпоративной AI чат-платформы LibreChat к Foundation Models
Создание бота для суммаризации чатов и каналов в Telegram на LangChain и Foundation Models
Интеграция веб-интерфейса инструмента SQL-аналитики Wren AI с Foundation Models
Создание базы знаний из JSON с добавлением пользовательских метаданных в чанки
Создание базы знаний из JSON с добавлением пользовательских метаданных в чанки из корня файла
Создание базы знаний из JSON с чанками из нескольких полей по ключам объекта в файле
Managed RAG — сервис для запуска Retrieval Augmented Generation (RAG) систем, основанных на ваших данных.
Сервис основывается на технологии Retrieval Augmented Generation (RAG), при использовании которой пользователь пишет запрос к LLM, к нему программно «подмешивается» дополнительная информация из внешних источников (базы знаний) и передается на вход языковой модели. Другими словами, пользователь добавляет в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой она может дать более полный и точный ответ.
ML Finetunig — сервис для дообучения моделей.
ML Inference — сервис для запуска ML-моделей в облаке с использованием GPU. С помощью Model RUN можно запускать готовые модели из популярных библиотек, а с Docker RUN разворачивать модели из пользовательских Docker-образов.
Notebooks — сервис для запуска сред ML и работы DS-специалистов в ноутбуках на платформе Evolution. Он позволяет разрабатывать и проверять гипотезы на облачных мощностях с GPU, используя пользовательские или базовые Docker-образы.
Инференс изображений на предобученой модели на основе Notebooks
Создание Telegram-бота для поиска информации из Jira на основе Notebooks
Анализ обучения с TensorBoard PyTorch Profiler на основе Notebooks
Создание Telegram-бота без написания кода с помощью n8n на основе Container Apps или Notebooks
Генерация видео с моделью Kandinsky 5.0 Video Lite в ComfyUI на основе Notebooks