Платформа
Cloud․ru ML Space
Результат: Языковая модель HRBert помогла улучшить поиск и выстроить рекомендательную систему в сервисе, при этом время обучения модели сократилось до 15 дней — технический time-to-market уменьшился почти в 10 раз
Крупный производитель средств защиты растений Читать кейс
Задача: Разработать предиктивную модель, прогнозирующую валовый сбор пшеницы в разрезе всех регионов РФ
Результат: Компания начала использовать облачный сервис на платформе Cloud.ru ML Space, предоставляющий возможность в интерактивном режиме моделировать урожайность яровых и озимых в горизонте 12 месяцев: точность прогноза по регионам более 90%
Ml платформа что это
Основа облачных сервисов, обеспечивающая надёжную, масштабируемую и легко управляемую виртуальную ИТ‑инфраструктуру для вашего бизнеса.
- Виртуальная инфраструктура Комплексное решение для развертывания виртуальной
ИТ-инфраструктуры для крупных проектов Подробнее - Виртуальная инфраструктура.
Аттестованный сегмент
152-ФЗ Защищенное облако для ИСПДн Подробнее - Виртуальная
инфраструктура с GPU Графический ускоритель Подробнее - Виртуальные машины Compute Cloud Готовые виртуальные машины «под ключ» для быстрого запуска ИТ-решений Подробнее
- Катастрофоустойчивая инфраструктура Послеаварийное восстановление Подробнее
- Managed Kubernetes Service Cервис для быстрого развертывания кластеров Kubernetes Подробнее
- Private Cloud Частное облако Подробнее
- Hybrid Сloud Гибридное облако Подробнее
- SAP-хостинг Размещение SAP-приложений в облаке Подробнее
- Миграция в облако Перенос инфраструктуры клиента на площадку провайдера Подробнее
- CloudMix Облачный сервис для удалённого видеопродакшена (Бета-тест) Подробнее
Виртуальный рабочий стол
Передовые сервисы по предоставлению сотрудникам безопасного удалённого доступа к мощным виртуальным десктопам и корпоративным ресурсам клиента с любого устройства, из любой точки мира.
- VDI Desktops Виртуальные рабочие места Подробнее
- VDI Workspaces Виртуальные десктопы с GPU Подробнее
Информационная безопасность
Все необходимые сервисы для защиты вашей инфраструктуры и приложений. Любой бизнес подвергается атакам, не откладывайте вашу защиту на завтра.
- Виртуальная инфраструктура.
Аттестованный сегмент
152-ФЗ Защищенное облако для ИСПДн Подробнее - Защита веб-приложений (WAF) Платформа защиты от атак
и уязвимостей в веб‑приложениях Подробнее - Защита от распределенных сетевых атак (Anti-DDoS) Круглосуточный мониторинг и защита ресурсов Подробнее
- Центр мониторинга информационной безопасности (SOC) Комплексная защита от киберугроз Подробнее
- Антивирусная защита (Касперский) Антивирусная защита виртуальных серверов и рабочих станций Подробнее
- Консалтинг ИБ Консалтинговые и проектные услуги Подробнее
- WAF Premium Cервис для обеспечения непрерывной защиты веб-приложений от кибератак Подробнее
- Защита от распределенных сетевых атак на базе Qrator Labs Защита приложений от любых хакерских DDoS-атак Подробнее
Сервисы для разработки
Все необходимые сервисы для разработчиков.
- Managed Kubernetes Service Cервис для быстрого развертывания кластеров Kubernetes Подробнее
- ML Platform Платформа автоматизации процессов разработки Подробнее
- Apache Kafka as a Service Управление кластерами Apache Kafka Подробнее
- MTС IoT HUB PaaS-платформа для разработки продуктов и сервисов в области IoT Подробнее
Корпоративные сервисы
Удобные сервисы для обмена документами или файлами между сотрудниками компании в том числе за пределами организации, а также настройка ИТ‑инфраструктуры «под ключ» для Вашего бизнеса от экспертов облака МТС. Благодаря этим сервисам сотрудники экономят рабочее время на выполнение ежедневным рутинных задач, тем самым повышается их эффективность.
- Диск #CloudMTS Сервис для хранения и обмена файлами Подробнее
- Офис Лайт #CloudMTS Удобное решение для офисной работы Подробнее
- Офис #CloudMTS Решение для офисной работы на базе российского ПО МойОфис Подробнее
- Корпоративная почта #CloudMTS Система корпоративных коммуникаций на базе российского ПО CommuniGate Pro Подробнее
- МТС Линк от CloudMTS Облачная платформа для онлайн-обучения и вебинаров Подробнее
Сетевые сервисы
Мы обеспечиваем комплекс решений по построению и оптимизации сетевой инфраструктуры. Это позволит вам быстро и эффективно реализовать необходимую связность между различными сервисами с определенными параметрами качества.
- CloudVPN Interconnect Изолированные сетевые соединения Подробнее
- Cloud SD-WAN Организация распределенной сетевой ИТ-инфраструктуры Подробнее
- Cloud CDN Быстрая доставка статического контента Подробнее
- Global Server Load Balancing (GSLB) Сервис сетевой балансировки Подробнее
Хранение данных
Надежно и стабильно с МТС Cloud. Мы обеспечиваем хранение любых видов и объемов данных. Это позволит вам быстро и эффективно работать с данными и приложениями.
- Объектное хранилище Сервис хранения данных любого объема Подробнее
- DBaaS for PostgreSQL Управление базой данных PostgresSQL Подробнее
- DBaaS for Redis Управление базой данных Redis Подробнее
Резервное копирование
- Резервное копирование виртуальных машин Подробнее
- Резервное копирование рабочих станций Подробнее
- Резервное копирование данных Подробнее
Аренда оборудования
Сервисы собственной разработки, которые помогут повысить эффективность работы ИТ‑подразделений.
- Hardware-as-a-Service (HaaS) Аренда выделенного оборудования Подробнее
- Сolocation Авантаж Размещение оборудования в ЦОД Подробнее
- Сolocation GreenBushDC Размещение оборудования в ЦОД Подробнее
ML-платформа
Используйте преднастроенную инфраструктуру Selectel для обучения и развертывания ML-моделей. Дополните инфраструктуру доступными инструментами для ML.
Протестировать бесплатно Получить консультацию
- Бесплатный тест на 2 недели
- Open source-решения
- Tesla A-series
- RTX A-series
- SSO Keycloak
- Serving моделей
- Соответствие 152-ФЗ
ML-платформа
Компоненты платформы FAQ Документация Дополнительные сервисы
components
documentation
Как устроена ML-платформа
Детали о работе платформы
- ML-платформа построена на сервисе Managed Kubernetes от Selectel.
- Она разворачивается в клиентском аккаунте и полностью доступна для дополнительных настроек и модификаций.
- Базовое доменное имя для доступа на главную страницу ML-платформы регистрируется в служебном аккаунте Selectel, пользователь не может сменить имя самостоятельно.
- Мы предварительно согласуем с вами конфигурацию каждой инсталляции платформы. Конечная настройка осуществляется в рамках согласованной конфигурации.
- ML-платформа адаптирована под установку системы управления ML-экспериментами ClearML и поддерживает использование ClearML-агентов как на серверах в клиентском контуре, так и на дополнительных мощностях Selectel.
- Если для экспериментов вам нужно обрабатывать персональные данные, то вы можете использовать сертифицированные сервисы Selectel .
Присоединяйтесь к нашему ML-сообществу в Telegram
В сообществе ML- и MLOps-инженеров обсуждаем production ML, статьи, инструменты и технологии, а также опыт участников и лучшие практики. Каждую неделю публикуем дайджесты про платформы обработки данных и MLOps
Для каких задач подходит сервис
Упростить тестирование ML-моделей
Вы сможете генерировать API для ML-моделей, мониторить запросы, настроить конвейер операций обработки запросов (inference graph). Все это почти без написания кода.
Получить ресурсы для обучения ML-моделей
С нашей платформой вы получите гибкую систему тарификации GPU, возможность арендовать выделенные или облачные серверы, а также кластеры Kubernetes. Мы гарантируем высокий SLA.
Ускорить релиз новых версий модели
ML-платформа помогает автоматизировать выполнение pipelines, кэшировать датасеты и environments для экспериментов. Это позволяет быстрее выбирать лучшую модель по результатам множества экспериментов.
Изучить концепцию MLOps
До начала работы мы покажем, как пользоваться платформой, и будем помогать в процессе ее использования. Новые сотрудники смогут разбираться с технологиями без риска повредить реальную инфраструктуру ML-сервисов.
Стандартизировать рабочие процессы
У вашей ML-команды появится единый инструмент управления экспериментами, единая инфраструктура, а также точка входа в платформу и хранилище артефактов. Все это поможет команде унифицировать процесс работы и создать единые принципы взаимодействия.
Сократить траты на GPU-ресурсы
Мы поможем повысить утилизацию вычислительных ресурсов за счет разделения одной GPU между разными задачами, а также за счет подбора конфигураций и инструментов скейлинга вычислительных ресурсов.
ML-компоненты решения
Платформа с фокусом на эксперименты
Платформа с фокусом на pipelines
Serving моделей
ClearML
Платформа для ML, позволяющая организовать полный цикл обучения и использования ML-модели в кластере Kubernetes. Набор инструментов Kubeflow позволяет:
- проводить изолированные ML-эксперименты в контейнерах Kubernetes,
- отслеживать и сравнивать гиперпараметры и метрики ML-экспериментов,
- создавать воспроизводимые ML-pipelines,
- организовать комплексную вычислительную инфраструктуру между облачными и выделенными серверами Selectel.
Kubeflow
Платформа для ML, позволяющая организовать полный цикл обучения и использования ML-модели в кластере Kubernetes. Набор инструментов Kubeflow позволяет:
- запускать Jupyter-среды для проведения экспериментов,
- создавать воспроизводимые ML-pipelines,
- развертывать модели в виде отдельных сервисов,
- мониторить работу моделей,
- разграничивать права доступа членов команды к артефактам работ
KServe
KServe позволяет через Python SDK или UI сгенерировать API к ML-модели для получения ее предсказаний без написания сложного кода.
Хранение кода
Gitea
Gitea позволяет хранить код экспериментов в контуре ML-платформы и версионировать его по стандартным практикам. Также вы можете преднастроить ClearML для запуска экспериментов напрямую из репозиториев Gitea. Чтобы это сделать, необходимо настроить зеркалирование клиентских репозиториев в Gitea. Это позволит не загружать код экспериментов в два отдельных репозитория.
Инфраструктурные сервисы
Homepage
Единое окно входа во все основные компоненты ML-платформы. Вы сможете добавлять собственные сервисы в текущие или новые категории страницы.
Grafana, Prometheus, Alert manager
Для мониторинга различных аспектов работы ML-платформы можно использовать предустановленный набор инструментов.
Объектное хранилище с поддержкой S3
Датасеты и результаты экспериментов по умолчанию хранятся в объектном хранилище Selectel. Другие компоненты ML-платформы также можно преднастроить для работы с S3.
CRaaS
Базовые образы для экспериментов можно сохранять в Container Registry Selectel. Это позволит не загружать их из публичных репозиториев, избавляясь таким образом от ограничений по скорости и количеству загрузок.
Кластеры Kubernetes
Конфигурацию вычислительной инфраструктуры кластера можно менять через графический интерфейс, API и Terraform.
Безопасность
Keycloak
Единая система авторизации пользователей (SSO) для входа во внутренние сервисы ML-платформы. Помогает разграничивать доступы пользователей и поддерживает безопасность на высоком уровне.
Сертификаты и DNS
Частная инсталляция ML-платформы включает в себя сгенерированные доменные имена для всех публичных сервисов, сертификаты для них, а также необходимую настройку балансировщиков нагрузки и Ingress-контроллеров.
Соответствие 152-ФЗ
Выделенные серверы, облачная платформа Selectel и Managed Kubernetes имеют акт оценки эффективности, который гарантирует, что они соответствуют требованиям 152-ФЗ до первого уровня защищенности.
Безопасность систем
Предоставляем IT-инфраструктуру для проектов с повышенными требованиями безопасности, а также сервисы для защиты сетей, ОС и приложений.
Поддержка
Дадим возможность бесплатного тестирования на две недели
Если вы заинтересуетесь платформой, мы предоставим бесплатный двухнедельный тестовый период. Это поможет вам изучить актуальную версию ML-платформы. В рамках тестирования вы сможете выбрать интересующие модели GPU и провести несколько экспериментов. На это время мы создадим чат в Teleram для срочных вопросов по работе платформы.
Проконсультируем вашего администратора
Мы можем проконсультировать вашего администратора по вопросам использования ML-платформы. При необходимости мы организуем демонстрацию возможностей платформы в формате видеоконференции.
Будем отвечать на вопросы 24/7
Специалисты нашей технической поддержки доступны 24/7. Они ответят на вопросы, связанные с работой инфраструктуры. Среднее время ответа — 15 минут.
Сколько стоит установка ML-платформы?
У нас есть установочный платеж в размере 4 999 рублей. Ежемесячная стоимость самой платформы складывается из стоимости задействованных в ее работе продуктов Selectel.
Узнайте больше о работе ML-платформы
Ответили на самые важные вопросы о платформе.
Я хочу протестировать платформу. Что меня ждет дальше?
- Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и проконсультируем по вашему запросу.
- После этого на отдельной встрече обсудим требуемую конфигурацию кластера и его дополнительные настройки на период теста.
- В течение пяти рабочих дней мы подготовим тестовую инсталляцию и создадим чат в Telegram для дальнейшей коммуникации.
- После получения всех необходимых доступов стартует двухнедельный тестовый период.
- После завершения теста устроим встречу, чтобы обсудить результаты.
- Если результаты теста положительные, то мы совместно запланируем дальнейшие действия по развертыванию клиентской инсталляции ML-платформы.
В каких пулах я могу создать кластер с новыми моделями GPU?
Наибольшее количество новых моделей GPU собрано в пуле ru-7, который находится в наших дата-центрах в Москве. Вы можете создать кластер и в других пулах, но в них меньший выбор моделей.
Могу ли я использовать свой домен для доступа в платформу?
Да, можете. Его придется делегировать в наш DNS. О том, как это сделать, мы написали в нашей документации.
Можно ли обратиться в Selectel за консультацией по настройке платформы под собственные задачи?
Да, мы можем с этим помочь. Напишите нам на почту sales@selectel.ru или позвоните по телефону 8 800 555 06 75.
Можно ли использовать в качестве источника датасетов объектное хранилище не от Selectel?
Да, вы можете подключить к платформе любое хранилище S3.
Какой размер кэша можно добавить в платформу?
Вы можете подключить к платформе кэш размером до 10 ТБ.
Что нужно для подключения собственной инфраструктуры к кластеру?
Чтобы подключить вашу инфраструктуру к кластеру Kubernetes, вам потребуется установить ОС на сервер и организовать сетевую доступность.
Если у вас возникнут вопросы или сложности — напишите нам с помощью тикет-системы.
Можно ли использовать свой ClearML?
Да, вы можете использовать собственный ClearML. Мы поможем настроить ClearML-агенты на наших вычислительных нодах.
Можно ли развернуть платформу on-prem?
Нет, такая функция недоступна.
Могу ли я самостоятельно изменять конфигурацию кластера?
Да, у нас есть такая опция. Вы можете добавлять и удалять ноды кластера по API, Terraform или с помощью графического интерфейса.
Могу ли я отключать ноды кластера, чтобы не платить за них, пока они не используются?
Автоматического механизма отключения неиспользуемых нод нет, но вы можете делать это вручную.
Сколько стоит установка ML-платформы?
У нас есть установочный платеж в размере 4 999 рублей. Ежемесячная стоимость самой платформы складывается из стоимости задействованных в ее работе продуктов Selectel.
Мы собрали все важные документы, инструкции и статьи в одном месте, чтобы вам было удобно начать работу с ML-платформой.
Документация
Мероприятия
Основная информация о ML-платформе: описание, компоненты платформы, подключение и стоимость
Как начать работу с ML-платформой
Работа с платформой
Как управлять пользователями через Keycloak, подключить объектное хранилище к ClearML, работать с датасетами и другие инструкции
Как оптимизировать видеоаналитические сервисы. Пример ГК «Русагро»
Дайджест ML и Data Analytics: концепции MLOps, BI-инструменты и новинки от AMD
Тирекс 22 декабря 2023
Деплой и поддержка сотни ML-моделей. Опыт Контура
Как сократить время обучения нейросетей в пять раз. Опыт EasyMerch
Дайджест ML и Data Analytics: новые чипы от Microsoft и другие технологии
Полезные материалы по Data Science и машинному обучению: 2 часть
Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве
Как устроена ML-платформа в Selectel
Selectel ML Meetup: проблемы ML-команд в 2022
Искусственный интеллект и Machine learning
MLечный путь. Автостопом по галактике ML
Решайте ML-задачи с помощью других сервисов Selectel
Обучать ML-модели и исследовать данные
Если вам необходимо исследовать данные для принятия важных решений, проверить архитектуру новой нейронной сети или просто обучить модель на производительных GPU, используйте специальный образ для виртуальной машин облачной платформы.
Data Science Virtual Machine
Виртуальные серверы с предустановленными библиотеками и фреймворками для машинного обучения и анализа данных.
Data Analytics Virtual Machine
Виртуальные серверы с предустановленным набором инструментов для анализа данных и машинного обучения.
Собирать и обрабатывать данные
На платформе можно собирать данные из любых источников (Data Sources): CRM, базы данных, ERP, IoT. А затем с помощью обработки потоков данных (ETL-процессы) приводить их в вид, более удобный для дальнейшего анализа.
Платформа обработки данных
Инфраструктура для хранения и обработки больших данных на базе Apache Spark, Hadoop, Kafka и Greenplum.
Хранить данные
Созданные копии данных размещаются на независимых друг от друга серверах в разных стойках. Если что-то произойдет с сервером или даже со стойкой, с данными все будет в порядке.
Облачное объектное хранилище с поддержкой S3 API
Храните архивы, логи, документы, фото- и видеоконтент. Мы возьмем на себя их репликацию и будем моментально увеличивать размер хранилища под растущие объемы.
Производить ресурсоемкие вычисления
Под специальные требования можно собирать отдельные вычислительные платформы на базе производительных интерконнектов ROCE и Infiniband с добавлением до восьми производительных GPU.
Выделенные серверы с GPU
Облачные и физические серверы с графическими картами для 3D-моделирования, рендеринга, машинного обучения и сложной аналитики.
Суперкомпьютер для HPC
Особая конфигурацию сервера для высокопроизводительных вычислений, созданная под ваши задачи. Мы возьмем на себя работы по обслуживанию.
Соответствовать требованиям 152-ФЗ, GDPR, AICPA SOC 2 ®
Если вы планируете размещать чувствительные данные и вам необходимо соответствовать российскому законодательству и международным стандартам, можете разместить инфраструктуру в аттестованном сегменте ЦОД.
Серверы для хранения и обработки персональных данных любых уровней защищенности на инфраструктуре Selectel. Мы позаботимся о выполнении требований регуляторов по размещению оборудования и контроле физического доступа.
Развернуть собственную платформу для ML
Если вы хотите запустить собственную ML-платформу, используйте для этого наш Managed Kubernetes. В нем вы сможете создать нод-группы с поддержкой GPU.
Наш Managed Kubernetes автоматизирован, отказоустойчив и всегда поддерживает актуальную стабильную версию.
Обзор ML Space
ML Space — платформа для ML -разработки полного цикла и совместной работы DS -команд над созданием и развертыванием моделей машинного обучения. Платформа позволяет ускорить, оптимизировать и упростить процесс обучения моделей, препроцессинга данных и развертывания моделей на высокопроизводительной инфраструктуре с целью последующего обращения к этим моделям для распознавания или прогнозирования по новым данным.
Базовые действия по работе с профилем на платформе ML Space приведены в разделе Обзорная страница .
Базовые действия пользователя в модулях и сервисах платформы приведены в разделе Быстрый старт .
Инструкции по использованию платформы .
Была ли статья полезной?
© Авторские права 2023, Cloud.ru