ML-системы, спроектированные под продакшен.
Обучающие пайплайны, feature stores, сервинг моделей, мониторинг drift, A/B-инфраструктура. Неэффектная инженерия, которая превращает ноутбук в систему, на которую ваш бизнес может реально полагаться.
Какую проблему решаем
Большинство ML в продакшене выглядит как ноутбук, который data-scientist scp'нул на сервер. Без воспроизводимости, без мониторинга, без отката, без понимания, когда модель ошибается. Мы привносим софт-инженерную дисциплину в ML: типизированный код, протестированные пайплайны, версионированные данные, мониторируемые предсказания, воспроизводимое обучение.
Что собираем
- 01Обучающие пайплайны: воспроизводимые, версионированные, расписанные
- 02Feature stores для парности online и offline
- 03Сервинг моделей: real-time, batch, streaming
- 04Registry моделей, версионирование и откат
- 05Детекция drift: data drift, concept drift, performance drift
- 06Shadow deployment и A/B-инфраструктура для моделей
- 07Cost-aware выбор моделей (меньшие модели, дистилляция)
- 08MLOps-платформа: от managed-стека до self-hosted
- 09Рекомендательные системы, ранжирование, классификация, прогнозирование
- 10Интеграция классического ML с LLM там, где каждый выигрывает
Что получаете
- Production ML-система с обучающими и сервинговыми пайплайнами
- Мониторинговые дашборды drift и производительности
- Воспроизводимость — переобучить на предыдущей версии данных
- Документация для data-scientists и инженеров
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Data-science командам, чьи модели никогда не доходят до продакшена
- → Компаниям, у которых ML в продакшене без мониторинга и отката
- → Use-case'ам с рекомендациями, ранжированием, фрод-детектом и прогнозом в масштабе
- → Командам, добавляющим классические ML-возможности рядом с LLM-фичами
Как идёт проект
- 01
Аудит
Текущий ML-стек, модели в продакшене, мониторинг, воспроизводимость. Письменный отчёт с приоритизированными находками.
- 02
Пайплайны
Обучающие и сервинговые пайплайны сделаны воспроизводимыми, наблюдаемыми и эксплуатируемыми.
- 03
Модели
Конкретные модели построены, настроены и зашиплены под вашу бизнес-метрику, а не под leaderboard.
- 04
Эксплуатация
Мониторинг живой, runbook'и записаны, передача on-call вашей команде или продолжение эксплуатации нами.
Как сотрудничать
MLOps-аудит
Оценка текущего ML-стека с рекомендациями и приоритизированным roadmap.
ML System Build
Production ML-пайплайн и сервинг-инфраструктура построены с нуля или перестроены.
Embedded ML Team
Сеньорная ML-инженерия внутри вашей команды, в паре с вашими data-scientists.
Frequently asked.
01Делаете ли обучение, а не только MLOps?
Да — модельную работу рядом с инженерией, с дисциплиной, которая позволяет результатам выживать после нашего ухода.
02Managed-платформа или self-hosted?
Зависит от масштаба, стоимости и резидентности данных. Managed (Modal, Anyscale) обычно правильно ниже определённого объёма. Cost-model'им оба варианта до рекомендации.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор