Что это значит
Решение основано на модульных принципах, что позволяет комбинировать рабочие инструменты и дополнять проект новыми возможностями.
Компания SberCloud вывела на рынок ML Space — пространство для разработки сервисов на базе технологий искусственного интеллекта. На уникальной платформе можно создавать модели машинного обучения для последующего развертывания на высокопроизводительной инфраструктуре (более 1000 графических процессоров).
В ML Space интегрированы популярные инструменты для работы с большими данными — Jupyter Notebook и Jupyter Lab; кроме того, там предустановлены все популярные библиотеки и фреймворки. Рекордная производительность платформы достигается за счет использования самого мощного российского суперкомпьютера «Кристофари».
ML Space и «Кристофари» — это инновационный облачный программно-аппаратный комплекс, позволяющий сделать разработку и внедрение алгоритмов машинного обучения более простой и быстрой. Опытным специалистам он предоставляет новые удобные инструменты, а тем, кто не обладает глубокой ML-экспертизой, дает возможность постепенно внедрять искусственный интеллект в свои продукты и бизнес-приложения.
Платформу уже используют команды разработчиков экосистемы «Сбера». К примеру, в сентябре Сбер запустил семейство виртуальных ассистентов «Салют». Для их создания с помощью «Кристофари» и ML Space было обучено более 70 различных моделей автоматического распознавания речи (ASR) и не меньшее количество моделей Text-to-Speech. Помимо этого, 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.
«ML Space — это впечатляющий результат работы специалистов SberCloud и „Сбера“, 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», — резюмировал генеральный директор SberCloud Евгений Колбин.
Узнать подробнее о платформе и оформить заявку на доступ можно на сайте SberCloud.
Источник: SberCloud