Evolution Distributed Train
Описание сервиса
Evolution Distributed Train — облачный сервис для распределенного обучения ML-моделей и совместной работы DS-команд. Сервис помогает ускорить, оптимизировать и упростить обучение моделей, подготовку данных и развертывание моделей на высокопроизводительной инфраструктуре, чтобы использовать их для распознавания или прогнозирования по новым данным.
Преимущества сервиса
Масштабируемость и гибкость
Вычислительные ресурсы подбираются и автомасштабируются в соответствии с вашими задачами, потребностями и бюджетом. Настраивайте автовыключение Jupyter Servers по времени и нагрузке для экономии затрат
Безопасность и надежность
ЦОД в России соответствуют уровню доступности Tier III и обеспечивают SLA 99,982%. Сертификаты для работы с ПДн, ГИС, КИИ и финансовыми операциям. Сертифицированное оборудование и ПО актуальных версий
Фокус на ML-экспериментах
Организация исследований и экспериментов без рутинных задач по поддержке инфраструктуры. Managed-решения снижают техническую нагрузку: команда сосредотачивается на новых идеях в ML, а не на настройке среды
Экономия времени и ресурсов
Доступ к готовым Docker- и Singularity-образам с актуальными ML-фреймворками и оптимизированными библиотеками. Планирование задач по ресурсам и автоматическое отключение неиспользуемых мощностей для экономии бюджета
Возможности сервиса
Data Transfer
Удобный перенос данных с минимальными усилиями. Поддерживает различные источники данных и сценарии переноса, обеспечивая быструю передачу, безопасность и целостность передаваемой информации
Jupyter Servers
Интерактивная среда для обучения ML-моделей, анализа данных и проверки гипотез с доступом к JupyterLab. Индивидуальные и командные среды с автовыключением, монтированием хранилищ и AI-ассистентами для написания кода
Задачи и окружения
Проактивный мониторинг метрик, температуры и логов в реальном времени с автоматическим созданием тикетов. Богатый парк GPU и инстанс-типов упрощает работу с настройкой CUDA и драйверов видеокарт
Деплои
Деплой, тестирование и мониторинг подготовленных моделей. Внедрение развернутой модели в микросервисы, функции и бизнес-приложения с автоматическим масштабированием ресурсов под нагрузку