Selectel и машинное обучение

🚀 Рынок машинного обучения в России быстро развивается. Все больше и больше задач бизнес решает с помощью ML-моделей. Например, для автоматизации работы колл-центров используются голосовые роботы, для консультации клиентов — чат-боты и так далее.

Selectel держит руку на пульсе и имеет широкий набор сервисов под различные ML-задачи компаний. Кстати, исследовательский проект «Круги Громова» в октябре выпустил отчет по российским облачным провайдерам, в котором Selectel назван «магистром машинного обучения». За последние годы мы хорошо освоили ML-направление, пройдя несколько этапов.

◽️ Сначала Selectel предоставлял в аренду физические и облачные серверы с графическими ускорителями — видеокартами, которые ускоряли работу с ML.

◽️ Видя растущий спрос на обработку больших данных, мы добавили графические процессоры и в облачные серверы с предустановленными инструментами (Jupyter Lab, Apache Superset и др.) для разработчиков моделей машинного обучения.

◽️ Затем добавили графические ускорители в платформенный сервис Managed Kubernetes — получилось готовое решение для работы с машинным обучением. С его помощью можно ускорить обработку медиаданных и обучение ML-моделей, а также повысить их производительность.

⚡ И вот мы уже вышли за рамки инфраструктуры — в прошлом году запустили платформу машинного обучения. В ее основе те же кластеры Kubernetes c графическими процессорами плюс инструменты с открытым исходным кодом. Туда же входит облачное хранилище для исходных данных и результатов экспериментов. Клиенты Selectel получили возможность быстро обучать и тестировать свои модели на ML-платформе.

💥 В 2024 году мы объявили о создании инференс-платформы (от inference — «логический вывод»). Она позволяет превратить обученную ML-модель в публичный сервис с автомасштабированием ресурсов без навыков разработки — всего в несколько команд.

@selectel_IR