Inference Valve

/ Польза для бизнеса

Снижаем порог входа в машинное обучение

В 3 раза быстрее вывод моделей в прод

Автоматизация запуска, тестирования и мониторинга сокращает Time to Market с недель до дней

До 60% экономии на инфраструктуре

Платформа масштабирует ресурсы под нагрузку и снижает затраты на GPU

Меньше сбоев в проде

Система отслеживает дрейф данных, ошибки и просадки качества, чтобы реагировать до инцидента

Контроль, прозрачность и стабильность работы ML-моделей

Запуск без ручной настройки
Деплой, окружение, тестирование и мониторинг — всё запускается из консоли или по API

Наблюдаемость и контроль качества
Следите за скоростью ответов, стабильностью и качеством предсказаний. Отчёты, логи и алерты в одном месте

Гибкость под любую архитектуру
Работает с любыми фреймворками и форматами моделей — от Scikit-learn до LLM

Оставить заявку

Контроль, прозрачность и стабильность работы <nobr>ML-моделей</nobr>

Возможности Inference Valve

Создание образов с зависимостями

Задавайте параметры, подключайте свои Docker-образы, собирайте готовые окружения

API для деплоя и обновлений

Деплой новых версий, переключение моделей, canary и A/B — всё через понятный интерфейс

Интеграции с MLOps-инструментами

Git, MLflow, Kubernetes, Prometheus — всё подключается без дополнительной обвязки

Специализированный мониторинг

Метрики предсказаний, отклонения, дрифт и откаты — контроль модели после запуска

Разработано в MWS

Инженерный подход, построенный на опыте
Inference Valve — результат интеграции опыта MWS и экспертизы в MLOps. Мы провели интервью с 50 ML-командами, собрали требования и довели платформу до состояния, когда её можно внедрить за пару дней. Никакой магии — просто готовый продукт

Сценарии использования LLM

Запуск кастомных LLM в прод

Компании, создающие собственные LLM, могут запускать модели до 30B параметров с гарантией SLA и гибким управлением

Кому подойдёт

Командам ML/AI, продуктовым группам, разработчикам собственных моделей

Как работает

Inference Valve разворачивает модель, масштабирует ресурсы под трафик, отслеживает загрузку и обеспечивает стабильную работу без просадок. Управление — через интерфейс или API

FAQ

Это платформа, которая автоматизирует запуск и поддержку ML-моделей в проде: от деплоя до мониторинга

ML-командам, дата-сайентистам и техруководителям, у которых модели уже в проде или планируется их запуск

Автоматизация деплоя, масштабирование, мониторинг производительности и дрейфа, контроль версий моделей

Поддерживает PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn и любые библиотеки на Python/R, а также Git, MLflow, Kubernetes

Первые результаты — через несколько дней. В проде — за 1–2 недели

Да. Платформа выдерживает RPS >100, управляет моделями до 30B параметров и масштабируется под любой объём данных

Да. Поддержка своих скриптов, Docker-образов и кастомных пайплайнов — из коробки

Напишите нам

Оставьте заявку — и мы покажем демо на ваших данных

Снижаем порог входа в машинное обучение

Контроль, прозрачность и стабильность работы ML-моделей

Возможности Inference Valve

Создание образов с зависимостями

API для деплоя и обновлений

Интеграции с MLOps-инструментами

Специализированный мониторинг

Разработано в MWS

Сценарии использования LLM

FAQ

Что такое Inference Valve?

Кому подходит Inference Valve?

Какие задачи решает?

С какими фреймворками и инструментами работает?

Как быстро можно внедрить?

Подходит ли под большие модели и высокие нагрузки?

Можно ли кастомизировать?

Напишите нам