Внедрение ML-платформы для управления моделями
Разверну ML-платформу для централизованного управления моделями машинного обучения: от регистрации модели до её запуска и контроля в рабочем окружении.
Подходит командам, у которых модели уже разрабатываются, но их хранение, версии, развёртывание и эксплуатация выполняются вручную или разрозненными инструментами.
В базовый контур может входить:
— реестр ML-моделей и их версий;
— загрузка и хранение исполняемых артефактов модели;
— управление зависимостями и весами;
— развёртывание моделей в рабочее окружение;
— REST API для управления моделями;
— контейнеризация в Docker;
— запуск моделей в Kubernetes;
— проверки состояния и готовности сервисов;
— журналирование операций и ошибок;
— контроль доступных вычислительных ресурсов;
— интеграция с корпоративным хранилищем артефактов;
— разграничение доступа;
— инструкция по эксплуатации и развёртыванию.
Типовой процесс:
модель → регистрация → версия → артефакты → контейнер → развёртывание → работа модели → мониторинг
Архитектура адаптируется под инфраструктуру заказчика.
Базовая стоимость относится к ограниченному контуру внедрения. Интеграция с корпоративными LDAP, Vault, Nexus, Git-системами, несколькими Kubernetes-кластерами, сложной системой отказоустойчивости и другими внутренними сервисами оценивается после обследования инфраструктуры.
