Топ-100
IT-разработка

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:

  1. Обеспечение стабильной работы выделенных ресурсов;
  2. 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» Иван Тершуков Технический директор, JuniStat «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» Сумани Хидирова Руководитель направления по работе с корпоративными клиентами, Cloud.ru

Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту

Cloud