Компания SberCloud, входящая в экосистему Сбера, объявила о коммерческом запуске ML Space – инновационной облачной платформы для создания продуктов и решений на основе искусственного интеллекта.
ML Space позволяет ускорить, оптимизировать и упростить процесс обучения моделей, препроцессинга данных и развертывания моделей на высокопроизводительной инфраструктуре (до 1000+ GPU) для последующего внедрения их в микросервисы, функции и приложения. Сегодня ML Space — это единственная в мире облачная платформа, позволяющая обучать ИИ-модель более чем на 1000 графических процессоров (GPU).
ML Space предназначена для разработки моделей машинного обучения и совместной работы специалистов в области Data Science.
В платформу интегрированы популярные инструменты для работы с «Большими данными» – Jupyter Notebook и Jupyter Lab, также предустановлены все популярные библиотеки и фреймворки. Рекордная производительность платформы достигается за счет использования самого мощного российского суперкомпьютера «Кристофари».
Платформа построена на модульной архитектуре, позволяющей дополнять ее новыми возможностями.
∙ Data catalog — модуль для совместной работы распределенных команд разработчиков с артефактами машинного обучения. Включает набор сервисов для трансфера, хранения, анализа, управления доступом и жизненным циклом данных, и артефактов машинного обучения (датасетов, моделей, Docker-контейнеров и др.).
∙ Environments — модуль препроцессинга данных с помощью кластера Spark, а также обучение моделей в рамках привычных Jupyter Notebook или JupyterLab. На сервисе есть все необходимые утилиты для мониторинга загрузки ресурсов, моделей и эксперимент-менеджмента.
∙ Deployments — модуль тестирования, развертывания и мониторинга подготовленных моделей машинного и глубокого обучения на высокопроизводительной инфраструктуре.
Модуль AutoML, созданный на основе open source технологии LAMA от Лаборатории Искусственного интеллекта Сбера, позволяет автоматизировать процесс построения ИИ-моделей. AutoML от SberCloud показывает результаты на уровне лучших специалистов по работе c большими данными, а также, согласно бенчмарку OpenML, превзошел известное решение от компании H2O.
Для использования модуля AutoML необязательно быть опытным специалистом по работе с данными – необходимо лишь выбрать датасет, определить вычислительные ресурсы и поставить задачу. AutoML самостоятельно подберет лучшее для вас решение.Разместить обученную модель в виде микросервиса с API можно всего лишь в три клика в модуле AutoDeploy.
ML Space и суперкомпьютер «Кристофари» – это уникальная облачная программно-аппаратная платформа, позволяющая сделать разработку и внедрение алгоритмов машинного обучения более простой и быстрой. Опытным специалистам в области работы с данными она предоставляет новые удобные инструменты, а компаниям и организациям, не имеющим глубокой ML-экспертизы, дает возможность использовать искусственный интеллект в своих продуктах и бизнес-приложениях.
Генеральный директор компании SberCloud Евгений Колбин: «ML Space – это впечатляющий результат работы специалистов SberCloud и Cбера, и настоящий прорыв в области работы с искусственным интеллектом. Есть несколько ключевых параметров, по совокупности которых ML Space значительно превосходит конкурентов. Это набор лучших инструментов для машинного обучения, возможность распределенной работы, автоматизация создания, обучения и внедрения ИИ-моделей. Облачная архитектура ML Space дает возможность работать с ней из любой точки мира, а тарификация Pay-As-You-Go делает доступной даже для небольших стартапов».
Платформу уже используют команды разработчиков экосистемы Сбера. Так, в сентябре Сбер запустил семейство виртуальных ассистентов «Салют». Для их создания с помощью «Кристофари» и ML Space было обучено более 70 различных моделей ASR. И еще большее количество моделей Text-to-Speech.
С помощью ML Space и Christorafi была обучена впервые на русском языке трансформерная модель GPT-3 (алгоритм обработки естественного языка) с 760 миллионами параметров. Модель выложена в открытом доступе на сайте SberCloud.
Также ML Space и «Кристофари» использовались в совместном проекте SberCloud и СберЗдоровья по распознаванию снимков компьютерной томографии легких.
Цены на использование ML Space будут самыми низкими в сравнении с аналогичными предложениями как в мире, так и в России: три рубля за GPU-минуту обучения и препроцессинга, двенадцать копеек за CPU-минуту, 0,054 копейки за инференс модели. Все модули платформы ML Space будут тарифицироваться по принципу Pay-As-You-Go.
Узнать подробнее о платформе и оформить заявку на доступ можно на сайте SberCloud.
В честь запуска платформы ML Space Сбер также объявляет о старте программы грантов – «ML Space для бизнеса». Любой российский предприниматель или компания могут получить грант до миллиона рублей от SberCloud для создания и внедрения в свои продукты технологий машинного обучения. Участник программы получит доступ к удобной платформе для Data Scientists, мощному суперкомпьютеру Christofari и нашей широкой технической и маркетинговой поддержке.
Подробнее об условиях акции можно узнать на странице Платформа ML Space для бизнеса
sbercloud.ru
