<h3>Делимся практикой построения инфраструктуры для устойчивого ML в продакшне</h3>

<p>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.</p>

<blockquote>
<p>Мы верим, что зрелый ML невозможен без устойчивой инфраструктуры &mdash; и показываем, как её строить.</p>
</blockquote>

FeaturedBanner-7c65533b

MLOps коммьюнити в телеграм

FeaturedBanner-111efbf1

ML-плафторма

FeaturedBanner-ac31d6d1

Inference-платформа

FeaturedBanner-b852144f

30 тысяч на тест GPU в облаке

FeaturedBanner-1741294b

1 млн на миграцию в Selectel

<h3>ML-платформа</h3>

<p>Предоставляем преднастроенную среду для запуска ML-экспериментов: с GPU, JupyterHub, ClearML, трекингом, логированием и мониторингом.<br />
Вся инфраструктура уже собрана и интегрирована &mdash; от авторизации до хранилища.&nbsp;</p>

<h3>Inference-платформа</h3>

<p>Автоматизирует публикацию моделей как API. Модель загружается в S3 &mdash; и превращается в endpoint с поддержкой canary обновлений, масштабированием и мониторингом.<br />
Работает на Triton и Ray Serve, поддерживает автоматизацию ручных задач и GPU-шаринг. Всё управляется через Kubernetes, без рутинности или инфраструктурной сборки с нуля.</p>

<h3>Инфраструктура под ML</h3>

<p>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.</p>

<h3>MLечный путь: MLOps коммьюнити</h3>

<p>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.&nbsp;</p>

<p>Мы собираем инженеров, архитекторов и лидеров ML-команд, чтобы обсудить свежие практики и успехи коллег: от CV для комбайнов до инференса в адских условиях. &nbsp;</p>

<h3>ML Impact</h3>

<p>Спецпроект про эффективность ML в бизнесе. Мы анализируем, где технология создает пользу, а где &mdash; только слайды на очередном синке. Публикуем кейсы из разных отраслей, считаем ROI, показываем, как принять взвешенное решение.</p>

FeaturedBanner-b6689cb7

Что такое MLOps?

FeaturedBanner-860ead8d

Артефакты MLOps: данные, модель, код

FeaturedBanner-11fd15fe

Кейс: деплой и поддержка сотни ML-моделей

FeaturedBanner-9d16fd3b

Inference-платформа на основе NVIDIA Triton

FeaturedBanner-933713cc

Kubeflow в качестве ML-платформы

Сообщество ML и MLOps инженеров

MLечный путь

Помогаем командам запускать и развивать ML без инфраструктурных барьеров: подбираем мощности, разворачиваем среду для экспериментов, автоматизируем inference.

Приветствуем Вас на офлайн встрече в гостях у Selectel в Санкт-Петербурге в рамках Data Fest 2025!

Data Fest 2025 | Санкт-Петербург, 29 мая, офлайн день

Когда и ML строится на изоленте

ML Impact: когда ML действительно нужен для автоматизации бизнеса?

Что такое  MLOps?

Selectel

<p>Полноценный гайд о том, как бизнесу определиться с технологией автоматизации: насколько ML уместен, как провести внутренний аудит и, наконец-то, оценить перспективы инвестиций. Читаем <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://selectel.ru/blog/ml-rpa/">тут</a>&nbsp;</p>

05/06/25ML Impact: когда ML действительно нужен для автоматизации бизнеса?