8 (800) 234-44-44

Снижение нагрузки на ML‑команды на 70%

Модели работают эффективнее, освобождая команды для более важных задач

Автоматизация CI/CD на 30%

Повышение автоматизации ускоряет разработку и внедрение моделей

Снижение затрат на GPU на 15%

Оптимизация использования ресурсов снижает расходы на вычисления

Возможности Inference Valve

01

Управление через API

Интеграция с CI/CD- и MLOps-инструментами. Функционал платформы доступен через простые команды

02

Создание образов из файлов моделей

Пользователь подгружает файл модели — и платформа сама делает образ (контейнер)

03

Мониторинг модели в проде

Следим за скоростью и качеством инференса: performance-метрики, data drift, profile мониторинг

04

Инференс на CPU и GPU

Можно легко переключать модели между CPU/GPU (по потребностям скорости инференса или мониторинга)

Варианты реализации

Private Cloud

  • Готовая инфраструктура с GPU
  • Вы начинаете использовать Inference Valve сразу после подключения
  • Подходит, если важно запустить ИИ-проекты без вложений в железо

On-premises или гибрид

  • Устанавливаем в вашем контуре
  • Используете свои GPU
  • Помогаем с интеграцией и поддержкой
  • Подходит для работы с чувствительными данными

Программно-аппаратный комплекс

  • Мы соберём всё под ключ: серверы с GPU и платформой Inference Valve
  • На базе GPU A40, A100, V100
  • Не нужно тратить ресурсы на подбор железа, настройки и интеграцию
  • Вы получаете рабочую систему под ИИ-задачи

Сценарии использования

Масштабируемая видеоаналитика с помощью CV-модели
CV-модели автоматически аннотируют видео: находят объекты, сцены и действия. Платформа обрабатывает потоки в реальном времени, масштабируется и поддерживает SLA
Кастомная LLM с быстрым выводом и низкой латентностью
Платформа позволяет деплоить кастомные LLM, настраивать маршрутизацию запросов и масштабироваться под нагрузку. С высоким SLA даже для моделей на 30B параметров
Модульная ML-инфраструктура для платформы рекомендательных систем
Клиенты подключают рекомендательные модели по API, тестируют алгоритмы и быстро переключают стратегии. Платформа обеспечивает стабильный inference и онлайн-мониторинг качества
Видеоаналитика на edge-устройствах
Edge-архитектура, в которой Inference Valve обеспечивает единообразие решений, стабильную производительность и возможность быстрого масштабирования на новые площадки
Высокопроизводительный кластер для OCR-задач
OCR распознаёт текст, LLM извлекает данные и классифицирует документы. Вся цепочка работает под нагрузкой, с отслеживанием полноты и качества в продакшене

Разработано в MWS

  • Инженерный подход, основанный на опыте
    Проведено масштабное исследование, изучены готовые решения, подходы и опыт разных команд в области инференса моделей. Выбраны и реализованы лучшие решения, чтобы вам не пришлось повторять этот путь.
    Теперь вы можете сосредоточиться на качестве моделей и бизнес-показателях, а обслуживание оставить нам
    Инженерный подход, основанный на опыте

FAQ

Что такое Inference Valve?

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

Кому подходит Inference Valve?

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

Какие задачи решает?

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

С какими фреймворками и инструментами работает?

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

Как быстро можно внедрить?

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

Подходит ли под большие модели и высокие нагрузки?

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

Можно ли кастомизировать?

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

Напишите нам

Оставьте заявку — и мы покажем демо на ваших данных

Ваше имя
Юридическое наименование компании
name@yourcompany.com
+7 (999) 999-99-99
Москва
Выберите регион