Evolution Stack.ML
Evolution Stack.ML — модульная платформа для распределенного обучения ML-моделей и совместной работы Data Science команд. Позволяет запускать и управлять обучением моделей на GPU-кластерах, эффективно использовать вычислительные ресурсы и контролировать эксперименты в единой среде. Платформа может быть развернута в частном или гибридном облаке, обеспечивая обучение ИИ-моделей в контуре компании с возможностью масштабирования.
Что входит в Evolution Stack.ML
В основе платформы лежит Evolution Distributed Train, который включает в себя сервисы для разработки, обучения и эксплуатации ИИ-моделей, а также совместной работы DS-команд.
Ключевые преимущества Evolution Stack.ML
ИИ-инфраструктура в контуре клиента
Платформа Evolution Stack.ML разворачивается в частном облаке на инфраструктуре клиента, позволяя обучать модели и работать внутри корпоративного контура — это обеспечивает контроль над данными, соответствие требованиям безопасности и регуляторов.
Масштабируемое обучение на GPU-кластерах
Платформа позволяет запускать распределенное обучение моделей и масштабироваться на сотнях GPU, эффективно управляя вычислительными ресурсами и распределяя задачи между узлами кластера — это ускоряет обучение сложных моделей и сокращает время разработки ИИ-решений.
Максимальная утилизация вычислительных ресурсов
Механизмы очередей, приоритетов и аллокаций позволяют оптимально распределять нагрузку между командами и задачами, достигая высокой утилизации GPU-инфраструктуры и снижая стоимость ее эксплуатации.
Бесперебойное выполнение задач обучения
Встроенные механизмы восстановления (self-healing) автоматически обнаруживают сбои оборудования, перезапускают задачи и заменяют GPU-ноды, обеспечивая стабильное выполнение распределенных задач обучения даже на больших кластерах.
Единая платформа для работы Data Science команд
Платформа объединяет среды разработки, управление экспериментами и мониторинг обучения в единой экосистеме. Командные пространства, ролевая модель доступа и общие ресурсы позволяют нескольким ML-командам эффективно работать на одной инфраструктуре.
Гибридная архитектура: облако и локальная инфраструктура
Evolution Stack.ML поддерживает гибридные сценарии ИИ-разработки: обучение моделей может выполняться в инфраструктуре клиента, а при росте нагрузки масштабироваться в публичное облако с оплатой по модели pay-as-you-go.
Безопасность и надежность
ЦОД Cloud.ru находятся в России, соответствуют уровню Tier III и обеспечивают доступность сервисов на уровне SLA 99,982%. Инфраструктура отвечает требованиям регуляторов к обработке и хранению персональных и финансовых данных, а также размещению ГИС и КИИ. Использование сертифицированного оборудования и актуальных версий ПО гарантирует надежность, безопасность и стабильность работы сервисов.
Безопасная среда для ИИ-нагрузок
Платформа обеспечивает безопасную обработку и обучение ИИ-моделей в частном или гибридном облаке. Все вычисления выполняются в инфраструктуре клиента, что позволяет сохранять данные и контролировать доступ внутри корпоративного контура
Изолированные среды для ИИ-задач
Evolution Stack.ML поддерживает изолированные рабочие пространства для различных проектов и команд — это позволяет безопасно запускать несколько ИИ-нагрузок на одной инфраструктуре
Управление доступом и ресурсами
Ролевая модель доступа и централизованное управление ресурсами позволяют контролировать использование GPU-кластеров, доступ к данным и запуск задач обучения
Контроль выполнения ИИ-задач
Инструменты мониторинга и журналирования позволяют отслеживать выполнение задач обучения, использование ресурсов и действия пользователей на платформе
Основные возможности Evolution Stack.ML
Распределенное обучение моделей
Платформа позволяет запускать и управлять задачами distributed training на GPU-кластерах, обеспечивая масштабируемое обучение моделей и эффективное использование вычислительных ресурсов
Среды разработки для Data Science
Готовые среды Jupyter Notebook с настроенными ML-окружениями позволяют командам разрабатывать, тестировать и запускать эксперименты с моделями в единой инфраструктуре
Контроль бизнес-метрик и затрат
Интеграция с BSS-слоем обеспечивает биллинг, управление проектами и централизированный контроль использования платформы, что позволяет отслеживать загрузку инфраструктуры и контролировать расходы
Мониторинг обучения и управление экспериментами
Интеграция с инструментами MLFlow и TensorBoard обеспечивает отслеживание процесса обучения моделей, анализ результатов экспериментов и управление версиями моделей
Интеграция и автоматизация ML-процессов
Поддержка интерфейсов UI, API, CLI и Python SDK позволяет интегрировать обучение моделей в ML-пайплайны, автоматизировать процессы разработки и управлять инфраструктурой программно
Управление задачами и ресурсами GPU-кластеров
Инструменты управления очередями, аллокациями и приоритетами задач позволяют эффективно распределять GPU, CPU и хранилища между проектами и командами
Сервисы Evolution Stack.ML
Evolution Distributed Train
Создавайте цифровые приложения с использованием суперкомпьютеров и ML на базе российского решения
Data Transfer
Пайплайны переноса данных из внешнего хранилища на платформу
Allocations
Управление ресурсами, настройка очередей и аллокаций
Jobs
Запуск и управление задачами обучения
Jupyter Servers
Создание и управление Jupyter-серверами
Cloud OM (Operations and Maintenance)
Комплекс инструментов и сервисов, обеспечивающих техническое управление облачной инфраструктурой. OSS автоматизирует процессы развертывания, мониторинга, конфигурирования и поддержки облачных ресурсов и сервисов, контролирует нагрузку, безопасность, управление инцидентами и качество предоставляемых услуг.
Cloud BSS (Business Support System)
Полностью управляемый набор облачных сервисов, который автоматизирует все, что связано с коммерческой стороной использования облака. Бизнес-приложения и системы, которые отвечают за управление продуктами и тарифами, биллинг, продажи, обслуживание клиентов, управление договорами, self-service порталы, аналитику использования сервисов и финансовые процессы.