Помогаем командам запускать и развивать ML без инфраструктурных барьеров: подбираем мощности, разворачиваем среду для экспериментов, автоматизируем inference.
Делимся практикой построения инфраструктуры для устойчивого ML в продакшне
Работаем на стыке инженерии и машинного обучения. Строим платформы, помогаем запускать ML в прод, двигаем MLOps-культуру и объединяем тех, кто делает и готов про это поговорить.
Мы верим, что зрелый ML невозможен без устойчивой инфраструктуры — и показываем, как её строить.
Предоставляем преднастроенную среду для запуска ML-экспериментов: с GPU, JupyterHub, ClearML, трекингом, логированием и мониторингом.
Вся инфраструктура уже собрана и интегрирована — от авторизации до хранилища.
Inference-платформа
Автоматизирует публикацию моделей как API. Модель загружается в S3 — и превращается в endpoint с поддержкой canary обновлений, масштабированием и мониторингом.
Работает на Triton и Ray Serve, поддерживает автоматизацию ручных задач и GPU-шаринг. Всё управляется через Kubernetes, без рутинности или инфраструктурной сборки с нуля.
Инфраструктура под ML
Мы подбираем и настраиваем вычислительные ресурсы под конкретные нагрузки: выделенные серверы, облачные машины, конфигурации с A100, T4, H100 и специализированные образы для CV, NLP, LLM.
MLечный путь: MLOps коммьюнити
Мы продвигаем инженерную культуру ML: делимся практиками, проводим митапы и вебинары, обсуждаем open source-решения и продакшн-архитектуры. А также проводим флагманский ежегодный ивент Selectel про ML в продакшне.
Мы собираем инженеров, архитекторов и лидеров ML-команд, чтобы обсудить свежие практики и успехи коллег: от CV для комбайнов до инференса в адских условиях.
ML Impact
Спецпроект про эффективность ML в бизнесе. Мы анализируем, где технология создает пользу, а где — только слайды на очередном синке. Публикуем кейсы из разных отраслей, считаем ROI, показываем, как принять взвешенное решение.
