В К2 Облаке появилось решение для автоматизации и управления жизненным циклом моделей машинного и глубокого обучения — K2 НейроТех. Это среда для подготовки данных, запуска экспериментов, обучения, валидации и мониторинга моделей.

В число инструментов входят предустановленные среды разработки JupyterLab и VS Code. С их помощью команды могут исследовать данные, строить модели и визуализировать результаты. Платформа для разработки программного обеспечения GitFlic позволяет управлять кодом, настраивать автоматизированную сборку и контролировать все этапы разработки от тестирования до развертывания ML-моделей.

K2 НейроТех легко интегрируется в ИТ-инфраструктуру благодаря способности поддерживать виртуальные машины и контейнерную среду. Облачная и ML-платформа дополняют друг друга, поэтому с ML-инструментами можно интегрировать облачные сервисы, например, базы данных и Kubernetes.

Святослав Смирнов

руководитель подразделения К2 НейроТех

«Запрос рынка сегодня — сократить путь от идеи до результата. В решении задач машинного обучения это значит, что бизнесу важно иметь возможность быстро и безопасно создавать собственные модели и обучать их для работы с конкртной отраслью. K2 НейроТех устраняет ключевые барьеры при внедрении ИИ в бизнес-процессы: фрагментацию инструментов, сложности с масштабированием и отсутствие прозрачности в работе ML-команд. Благодаря предустановленным и настроенным MLOps-инструментам начать работу с машинным обучением можно буквально за 20 минут, ранее на тестирование гипотез и запуск проектов требовалось несколько дней».

K2 НейроТех из К2 Облака предоставляет доступ к мощным вычислительным ресурсам и готовым инструментам ML в формате сервиса. С его помощью можно ускорить обработку данных до 80% и оптимизировать ресурсы за счёт облачной модели потребления, снизить операционные затраты до 40%, повысить точность прогнозов до 95%. Начать работу над проектами в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта можно уже в день обращения.