Топ-100
arrow rightПредыдущий раздел

Платформа
Cloud․ru ML Space

Создавайте цифровые приложения с использованием суперкомпьютеров и ML на базе российского решения

Обеспечим всем необходимым

Подходит для end‑to‑end ML‑разработки в облаке и on‑premise
card icon
Экономит до 30% рабочего времени дата‑сайентистов
card icon
Сокращает время разработки и time‑to‑market моделей в несколько раз
card icon
Повышает уровень ML‑зрелости проектов
card icon
Защищает от утечек информации
card icon
Встраивается в ландшафт информационной безопасности компании
card icon

Концентрируйтесь на создании AI-сервисов, все остальное есть в Cloud.ru ML Space

Привычная среда разработки
Jupyter® Notebook и Jupyter® Lab, доступ по SSH и базовые образы с популярными инструментами
Совместная работа
Ускоренная ML-разработка с платформой ML Space и суперкомпьютером Christofari
Кастомные образы
Разворачивайте ваши образы в качестве окружений или деплоев
Безопасность
  • Аттестат 152 ФЗ, уровня УЗ-1 для работы с персональными данными.
  • Сертификация ЦОД Tier III
Масштабируемость и гибкость
Вычислительные ресурсы подбираются и автомасштабируются в соответствии с вашими задачами, потребностями и бюджетом
Мультикластерность и распределённое обучение
Под капотом:
  • CPU
  • 1000+ GPU Tesla v100
  • 700+ GPU Tesla A100
И это все по
PAY‑AS‑YOU‑GO

Нам доверяют

Задача: Создавать нейронные сети для тестирования навыков юных футболистов

Результат: Компания обучает новые AI-модели и дообучает существующие с помощью инструментов Cloud.ru ML Space

Читать кейс

Задача: Найти удобный и недорогой инструмент краткосрочного прогнозирования спроса для оптимального распределения партий одежды по торговым точкам

Результат: У ритейлера появился облачный сервис на платформе Cloud.ru ML Space, позволяющий спрогнозировать в ближайшей перспективе спрос на товары в магазинах: точность прогнозов — от 80 до 92%

Читать кейс
Аватар МашинаЧитать кейс

Задача: Эффективно обучать AI-модели и оперативно размещать их в облаке для использования в производстве, гибко управлять ресурсами и экономить их

Результат: Команда упростила обучение и инференс AI-моделей, запуск и проверку продуктовых гипотез в области разговорного AI и генеративных чат-ботов с помощью Cloud.ru ML Space

Читать кейс

Задача: Разработать сервис для автоматизации ресайзов рекламных креативов на основе обученных в Cloud.ru ML Space нейросетей и моделей семейства ruGPT-3

Результат: Сервис позволил избавиться от ручного труда в адаптации креативов под требования различных площадок и увеличить вариативность площадок и форматов размещения

Читать кейс
Работа.руЧитать кейс

Задача: Повысить качество предоставляемых услуг за счет обучения языковой модели HRBert на основе open source модели RoBERTa

Результат: Языковая модель HRBert помогла улучшить поиск и выстроить рекомендательную систему в сервисе, при этом время обучения модели сократилось до 15 дней — технический time-to-market уменьшился почти в 10 раз

Читать кейс
Крупный производитель средств защиты растений Читать кейс

Задача: Разработать предиктивную модель, прогнозирующую валовый сбор пшеницы в разрезе всех регионов РФ

Результат: Компания начала использовать облачный сервис на платформе Cloud.ru ML Space, предоставляющий возможность в интерактивном режиме моделировать урожайность яровых и озимых в горизонте 12 месяцев: точность прогноза по регионам более 90%

Читать кейс

Полный цикл ML-разработки

Data catalog
Data catalog
Набор сервисов для переноса данных и управления артефактами машинного обучения: датасетами, моделями, Docker-контейнерами
Environments
Environments
Готовые окружения для препроцессинга и обучения на базе привычных Jupyter ® Notebook или Jupyter ® Lab. Возможность распределённого обучения, а также мониторинга моделей, экспериментов, инфраструктуры.
Deployments
Deployments
Деплой, тестирование и мониторинг подготовленных моделей. Внедрение развёрнутой модели в микросервисы, функции и бизнес-приложения с автоматическим масштабированием ресурсов под нагрузку.

Christofari & Christofari NEO

Cloud.ru ML Space — единственная в мире платформа на базе двух суперкомпьютеров с суммарной мощностью 1700+ GPU

Оставьте заявку на консультацию