В прошлой статье я рассказывал, как мы строим сервисы для разработчиков ИИ и, в частности, коснулся истории появления нашей MLOps Platform. Сегодня мне хотелось бы показать ее изнутри — поделиться возможностями и показать инструменты под капотом.
Надеюсь, получилось достаточно подробно. А для всего остального есть комментарии: не стесняйтесь задавать вопросы, я обязательно отвечу всем интересующимся. Поехали!
В предыдущей статье я рассказывал, как мы в #CloudMTS строим облачные сервисы для разработчиков ИИ. В частности, я коснулся эволюции нашего GPU SuperCloud в MLOps Platform. И если последний сервис сейчас находится в режиме бета-тестирования, то GPU SuperCloud активно используют наши клиенты.
Сегодня я хочу поделиться с вами опытом компании VisionLabs, которая применяет наш IaaS на GPU для решения задач компьютерного зрения. Под катом — интересные подробности о работе сервиса на реальном кейсе Computer Vision-компании.
Роботы вошли в нашу жизнь. Мы пользуемся ими на повседневной основе, подчас даже не замечая этого. ИИ звонит нам и отвечает на наши звонки. Сейчас даже проезд в метро можно оплатить лицом.
Динамичный рост рынка технологий искусственного интеллекта закономерно породил спрос на инфраструктуру для их разработки. Особенность построения моделей искусственного интеллекта состоит в том, что для их обучения требуются очень мощные и производительные решения. Под катом мы поговорим о том, как начался наш путь в сервисы для ИИ и к чему мы пришли сейчас. Коснемся и исторических моментов, и планов на ближайшее будущее.
