Внедрение MLOps и инфраструктуры машинного обучения
Как мы можем помочь вашему бизнесу?
Внедряем MLOps и настраиваем инфраструктуру для машинного обучения. Автоматизируем ML-пайплайны, управление экспериментами, развертывание и мониторинг моделей. Помогаем быстрее выводить ML-решения в эксплуатацию, снижать риски при обновлении моделей и упрощать масштабирование инфраструктуры.
Какие задачи мы решаем?
Инфраструктура для обучения моделей
Готовим Kubernetes-кластеры и вычислительную инфраструктуру для запуска и масштабирования ML-нагрузок.
ML-пайплайны и автоматизация процессов
Настраиваем процессы подготовки данных, запуска экспериментов, обучения и других этапов работы с ML-моделями.
Управление экспериментами и моделями
Организуем централизованное хранение результатов экспериментов, версий моделей и связанных метаданных.
Интеграция MLOps в существующую инфраструктуру
Встраиваем MLOps-инструменты в действующие CI/CD-процессы, Kubernetes, мониторинг и другие компоненты инфраструктуры.
Развертывание моделей и Model Inference
Подготавливаем инфраструктуру для развёртывания ML-моделей, включая LLM и специализированные языковые модели (DSLM). Настраиваем inference, масштабирование и мониторинг, обеспечивая стабильную работу моделей под нагрузкой.
Мониторинг ML-инфраструктуры
Настраиваем мониторинг вычислительных ресурсов, сервисов и компонентов, участвующих в работе ML-систем.
Почему мы?
Гибкий формат подключения
Можем решить отдельную задачу, подключиться на определённое количество часов, работать на постоянной основе или выделить инженера/команду под проект.
Встраиваем MLOps в существующие процессы
Встраиваем MLOps-инструменты в действующую инфраструктуру, CI/CD, мониторинг и процессы разработки.
Экспертиза не ограничивается одним инженером
При необходимости к задаче подключаются коллеги с опытом в смежных направлениях и других технологиях.
Решаем задачу, а не внедряем технологии ради технологий
Подбираем инструменты и архитектурные решения исходя из требований бизнеса, текущего стека, бюджета и ограничений проекта.
Инженеры с практическим опытом
Подключаем специалистов, которые работают с production-инфраструктурой и знакомы с реальными ограничениями и рисками эксплуатации.
Подберем оптимальное решение
Стоимость зависит от текущего состояния инфраструктуры, состава ML-процессов, требований к вычислительным ресурсам, объема автоматизации и интеграций с существующими системами. Итоговая цена определяется после оценки задач проекта и необходимого объема работ.
Проектная деятельность / разовые работы
Оцениваем конкретную задачу или техническое задание, согласовываем объем, сроки и результат работ.
Почасовая оплата
Подходит для задач, объем которых сложно определить заранее. Оплачивается фактически затраченное время специалистов.
Комплексное сопровождение / абонентское обслуживание
Фиксируем объем инженерных часов на месяц и используем их для развития, сопровождения и решения текущих задач проекта.
Выделенный инженер / команда
Подключаем специалиста или команду к проекту клиента на длительный срок с необходимой загрузкой и уровнем экспертизы.
Частые вопросы
С чего начинается работа с вашей командой?
Начинаем с короткого знакомства и погружения в задачу: обсуждаем цели проекта, текущую инфраструктуру или требования к будущей системе, существующие ограничения и приоритеты. При необходимости запрашиваем техническую информацию и доступы для предварительного анализа. После этого предлагаем подход к решению задачи, оцениваем объем работ и формируем дальнейший план.
С какими технологиями и облаками вы работаете?
Работаем с инфраструктурой и инструментами для построения MLOps-процессов: Kubernetes, Kubeflow, MLflow, ClearML, Apache Airflow, DVC, Feast, KServe, Seldon Core, NVIDIA Triton, TensorRT, Ray, Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics, S3, ClickHouse и другими технологиями. Готовим вычислительную инфраструктуру для обучения и inference, настраиваем ML-пайплайны, управление экспериментами и моделями, развертывание, масштабирование и мониторинг ML-сервисов. Работаем с Kubernetes-кластерами on-premise и в облаках, включая Yandex Cloud и Selectel. При необходимости используем GPU-инфраструктуру и специализированные ML-сервисы облачных провайдеров. Конкретный стек подбираем под архитектуру проекта, требования к производительности и существующие процессы команды.
Проекты какой сложности берете в работу?
Работаем как с отдельными инфраструктурными задачами — например, настройкой окружения для обучения, мониторинга или развертывания моделей, — так и с комплексным построением MLOps-контура. Можем подключиться к уже существующей ML- и DevOps-инфраструктуре и развивать отдельные ее компоненты поэтапно.
Можете ли вы подключиться к уже работающему проекту?
Да. Подключаемся к уже работающим проектам. Перед началом работ изучаем текущую архитектуру, процессы и ограничения, после чего предлагаем изменения с учетом существующей системы. Не требуем перестраивать инфраструктуру с нуля, если в этом нет необходимости.
Можете ли вы работать совместно с нашей командой?
Да. Мы можем полностью взять инфраструктурные задачи на себя или работать совместно с внутренней командой клиента. Заранее определяем зоны ответственности, процессы взаимодействия и порядок эскалации, чтобы задачи не дублировались и не оставались между командами.
Можете ли вы взять проект на круглосуточную поддержку?
Да. Можем организовать мониторинг и поддержку инфраструктуры 24/7 с регламентом реагирования, эскалацией инцидентов и согласованными зонами ответственности между нашей командой и специалистами клиента. Формат поддержки и SLA определяем отдельно с учетом критичности сервисов и требований проекта.
Можно ли начать с небольшой задачи, а затем расширить объем работ?
Да. Можно начать с разовой задачи или ограниченного количества часов, а затем перейти на регулярное обслуживание, увеличить объем работ или подключить дополнительных специалистов. Не обязательно заранее передавать нам всю инфраструктуру или заключать договор на большой объем работ.
Как вы подбираете команду под задачу?
Учитываем требуемый технологический стек, сложность задач, релевантный опыт инженеров, необходимую загрузку и специальные требования проекта. При необходимости можем подключить специалистов разных уровней и направлений.
Можно ли одновременно работать с вами по нескольким направлениям?
Да. Можно подключить несколько услуг одновременно или расширять сотрудничество по мере развития проекта. При необходимости объединяем несколько направлений в рамках одного проекта: DevOps и CI/CD, DevSecOps, поддержку серверов 24/7, отказоустойчивые инфраструктуры, MLOps, FinOps, сопровождение 1С-Битрикс, инфраструктурную безопасность, включая защиту от несанкционированного ПО и атак с использованием AI-агентов, а также аудит производительности и безопасности СУБД.
Определяем зоны ответственности команды, формат взаимодействия и приоритеты работ с учетом задач и текущей инфраструктуры заказчика.
Оставьте заявку, чтобы обсудить проект
MAXСпасибо за обращение
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.