Комплексное решение для управления жизненным циклом машинного обучения
KageCore ML Platform
*Реестровая запись № 30 574 от 06.11.2025
On-premise реестровая* платформа для внедрения ИИ в enterprise-сегменте. Обеспечивает создание, обучение и развертывание ML-моделей с полным контролем данных для дальнейшего развития ИИ-решений.
Решение необходимо, если
Open Source решения, используемые собственной командой, недостаточно интегрированы между собой
Отсутствуют инструменты для мониторинга процессов работы с моделями
Текущие решения не отвечают требованиям ИБ
Нет возможности создавать целую выделенную команду для работы с ML и ИИ
Нужен инструмент для работы с ML разных специалистов в едином пространстве
Тестирование ML-моделей занимает много времени
Требуется оптимизировать ресурсы под ML-вычисления и обучение моделей
Необходимо автоматизировать жизненный цикл моделей
МОБ
Решение необходимо, если
Нужен инструмент для работы с ML разных специалистов в едином пространстве
Open Source решения, используемые собственной командой, недостаточно интегрированы между собой
Отсутствуют инструменты для мониторинга процессов работы с моделями
Текущие решения не отвечают требованиям ИБ
Нет возможности создавать целую выделенную команду для работы с ML и ИИ
Тестирование ML-моделей занимает много времени
Требуется оптимизировать ресурсы под ML-вычисления и обучение моделей
Необходимо автоматизировать жизненный цикл моделей
МОБ
ML Platform решает задачи
Руководителей
- Обеспечить рост компании через технологические инновации без срыва операционной деятельности
- Получить предсказуемый ROI от ИИ-инвестиций за обозримые сроки
- Обеспечить цифровое развитие и переход на отечественное ПО
- Предсказуемая модель стоимости
- Готовая инфраструктура, которая масштабируется вместе с бизнесом
- Быстрое тестирование инициатив
- Внедрить ИИ, который работает и выполняет поставленную бизнес-задачу
- Обеспечить безопасность данных при работе с ИИ
- Интегрировать ИИ-инфраструктуру с существующими системами без остановки бизнеса
- В реестре отечественного ПО* — соответствует ФЗ-152 и требованиям регуляторов
- Совместимость с любой инфраструктурой
- Единая платформа
*Реестровая запись № 30 574 от 06.11.2025
- Контролировать бюджет на ИИ-инициативы и избегать скрытых расходов
- Оптимизировать CAPEX/OPEX при внедрении новых технологий
- Получить измеримую финансовую отдачу в течение 12−18 месяцев
- 40−60% — снижение ТСО
- Четкая лицензионная модель
- Возможность пилотирования проектов с прозрачными вложениями
- Быстро предоставить бизнесу работающие модели
- Обеспечить качество данных и воспроизводимость экспериментов
- Создать культуру data-driven решений
- Готовые конвейеры данных — от raw data до production-модели
- Встроенные инструменты версионирования данных, моделей и экспериментов
- Единая среда для Data Scientists и аналитиков
МОБ
- Обеспечить рост компании через технологические инновации без срыва операционной деятельности
- Получить предсказуемый ROI от ИИ-инвестиций за обозримые сроки
- Обеспечить цифровое развитие и переход на отечественное ПО
- Предсказуемая модель стоимости
- Готовая инфраструктура, которая масштабируется вместе с бизнесом
- Быстрое тестирование инициатив
МОБ
- Внедрить ИИ, который работает и выполняет поставленную бизнес-задачу
- Обеспечить безопасность данных при работе с ИИ
- Интегрировать ИИ-инфраструктуру с существующими системами без остановки бизнеса
- В реестре отечественного ПО* — соответствует ФЗ-152 и требованиям регуляторов
- Совместимость с любой инфраструктурой
- Единая платформа
*Реестровая запись №30574 от 06.11.2025
МОБ
- Быстро предоставить бизнесу работающие модели
- Обеспечить качество данных и воспроизводимость экспериментов
- Создать культуру data-driven решений
- Готовые конвейеры данных — от raw data до production-модели
- Встроенные инструменты версионирования данных, моделей и экспериментов
- Единая среда для Data Scientists и аналитиков
Технических специалистов
- Оперативно запускать модели
- Быстро получать доступ к GPU/TPU ресурсам
- Не тратить время на долгую настройку инфраструктуры
- Загрузка датасета и старт эксперимента по шаблону
- Обучение и сравнение версий модели в едином контуре
- Продвижение лучшей версии в продакшн «по кнопке»
- Давать DS/ML командам «готовую дорожку» MLOps end-to-end
- Автоматизировать путь модели от разработки до внедрения
- Быстро выдавать командам DS/ML изолированные окружения с GPU по стандартизированному шаблону
- Готовая Kubernetes-инфраструктура с ML-специфичными операторами
- Квоты и лимиты на уровне проектов и пользователей
- Мониторинг потребления ресурсов в реальном времени
- Единый интерфейс управления
- Получить доступ к предсказаниям моделей без программирования
- Интегрировать инсайты в отчеты и дашборды
- Тестировать бизнес-гипотезы с помощью ML
- Удобная загрузка данных через веб-интерфейс для получения предсказания обученных моделей
- Готовые коннекторы к BI-системам
- Шаблоны для А/B тестирования моделей
МОБ
- Давать DS/ML командам «готовую дорожку» MLOps end-to-end
- Автоматизировать путь модели от разработки до внедрения
- Быстро выдавать командам DS/ML изолированные окружения с GPU по стандартизированному шаблону
- Готовая Kubernetes-инфраструктура с ML-специфичными операторами
- Квоты и лимиты на уровне проектов и пользователей
- Мониторинг потребления ресурсов в реальном времени
- Единый интерфейс управления
МОБ
- Получить доступ к предсказаниям моделей без программирования
- Интегрировать инсайты в отчеты и дашборды
- Тестировать бизнес-гипотезы с помощью ML
- Удобная загрузка данных через веб-интерфейс для получения предсказания обученных моделей
- Готовые коннекторы к BI-системам
- Шаблоны для А/B тестирования моделей
Возможности платформы
Инфраструктура и управление ресурсами
- Оркестрация: система контейнеризации для динамического распределения вычислительных ресурсов
- Мониторинг: дашборды для отслеживания производительности и эффективности обучения моделей
- Эффективность: назначение лимитов на ресурсы, автоматизированные сценарии развертывания и конструктор сервисов по модели IaaS / PaaS
Технические характеристики
- API: гибкие API обеспечивают управление каталогами моделей, организационной структурой и правами доступа, экспериментами, распределением вычислительных ресурсов, аналитикой производительности моделей, отслеживанием состояний обучения, установлением ограничений и расчетом стоимостей
- Аппаратное обеспечение: совместимость с локальными серверами, GPU, TPU для ускорения ML-вычислений
- Биллинг: формирование отчетов по потреблению ресурсов, оценка стоимости, поддержка тарифных классов с управлением через веб-интерфейс
Управление экспериментами
- Трекинг экспериментов и метрик моделей
- Сравнение результатов обучения и A/B-тестирование моделей
- Управление датасетами и версионирование данных
- Автоматизированный поиск гиперпараметров
Инструменты для разработки
- Среда для создания, обучения, запуска моделей с поддержкой TensorFlow, PyTorch, ONNX и российских ML/AI-инструментов и библиотек
- MLOps: автоматизация жизненного цикла ML-моделей
- Единая среда с интегрированными инструментами разработки
- Инструменты для работы с данными
Безопасность и соответствие
- Защита данных: надежное шифрование и безопасная передача информации
- Контроль доступа: ролевая модель, создание групп пользователей, назначение прав по ролям и интеграция с существующими каталогами
- Аудит: логирование для прозрачности и контроля
Инструменты для разработки
- Среда для создания, обучения, запуска моделей с поддержкой TensorFlow, PyTorch, ONNX и российских ML/AI-инструментов и библиотек
- MLOps: автоматизация жизненного цикла ML-моделей
- Единая среда с интегрированными инструментами разработки
- Инструменты для работы с данными
Управление экспериментами
- Трекинг экспериментов и метрик моделей
- Сравнение результатов обучения и A/B-тестирование моделей
- Управление датасетами и версионирование данных
- Автоматизированный поиск гиперпараметров
Инфраструктура и управление ресурсами
- Оркестрация: система контейнеризации для динамического распределения вычислительных ресурсов
- Мониторинг: дашборды для отслеживания производительности и эффективности обучения моделей
- Эффективность: назначение лимитов на ресурсы, автоматизированные сценарии развертывания и конструктор сервисов по модели IaaS / PaaS
Безопасность и соответствие
- Защита данных: надежное шифрование и безопасная передача информации
- Контроль доступа: ролевая модель, создание групп пользователей, назначение прав по ролям и интеграция с существующими каталогами
- Аудит: логирование для прозрачности и контроля
Технические характеристики
- API: гибкие API обеспечивают управление каталогами моделей, организационной структурой и правами доступа, экспериментами, распределением вычислительных ресурсов, аналитикой производительности моделей, отслеживанием состояний обучения, установлением ограничений и расчетом стоимостей
- Аппаратное обеспечение: совместимость с локальными серверами, GPU, TPU для ускорения ML-вычислений
- Биллинг: формирование отчетов по потреблению ресурсов, оценка стоимости, поддержка тарифных классов с управлением через веб-интерфейс
МОБ
Кейс
Промышленный ИИ как услуга (AIaaS):
ML Platform — ядро национального облачного хаба
Задача
Предприятиям нужна ИИ-инфраструктура, но мешают:
- Дефицит GPU и долгий запуск сред (недели)
- Непрозрачный учет ресурсов
- Требования к техсуверенитету и защите данных
Решение
ML-платформа из реестра отечественного ПО, интегрированная К2 НейроТех в облачный хаб:
- Единая среда для дата-сайентистов (Jupyter, MLOps)
- Гранулярное выделение GPU (от 1 ГБ vRAM)
- Портал самообслуживания с биллингом и квотированием
- Маркетплейс инструментов (PyTorch, TensorFlow, Kafka и др.)
Результат
- С нескольких дней до 15 мин. — сокращение времени на развертывания среды
- До 500+ виртуальных машин/контейнеров, доступность >99%
- Предприятия получают ИИ-мощности по модели AIaaS (без CAPEX), с полным контролем данных и использованием сертифицированных ОС (Astra Linux, РЕД ОС)
Преимущества
Локальная безопасность
Хранение данных в вашей инфраструктуре для максимальной конфиденциальности
Импортонезависимость
Поддержка отечественных и open-source технологий для устойчивости
Снижение затрат на штат
Нет необходимости нанимать целую команду для работы с ML и ИИ
MLOps - зрелость
Полная автоматизация жизненного цикла
ML-моделей
Гибкость
Полный стек инструментов от инфраструктуры до готовых сред разработки в единой экосистеме
Экономия времени
Специалисты не будут тратить время на интеграцию решений и приложений платформы
До 60%
Снижение TCO ML-контура
До 30%
Рост утилизации вычислительных ресурсов
До 3 - 5 раз
Быстрее вывод модели в продакшн
В 5 - 10 раз
Быстрее запуск сред для DS/ML-команд
Импортоне-зависимость
Сообщение об успешной отправке!
+7 (495) 141-74-44
info@aidatech.pro
info@aidatech.pro
© AIDA TECH. Все права защищены
Юридическая информация
Пользовательское соглашение