Inference Valve — деплой и мониторинг ИИ-моделей в продакшене с поддержкой CPU/GPU

На 70% меньше рутины

Меньше одноразовых сервисов и кастомных скриптов — команда фокусируется на качестве моделей и бизнес-метриках

x3 быстрее вывод моделей

Развёртывание модели становится простым и управляемым процессом

На 15% меньше затрат

Общие политики квотирования и масштабирования напрямую снижают затраты на ИТ‑инфраструктуру

«Тонкий» Control Plane поверх вашей инфраструктуры

Inference Valve стандартизирует упаковку, развёртывание, маршрутизацию, масштабирование и мониторинг моделей

Быстрое развёртывание моделей

Контроль работы и прозрачная наблюдаемость

Предотвращение инцидентов в рабочей среде

Снижение затрат на вычисления

Эффективное масштабирование инференса

Слой инференса из разрозненных решений ограничивает переход от офлайн‑моделей к бизнес‑критичным сервисам. Inference Valve заменяет набор самописных решений и не требует менять инфраструктуру

Критерий

Рост с 3 до 30+ моделей

Ускорение AB-тестов

Масштабирование под нагрузки

Без Inference Valve

Рост с 3 до 30+ моделей

Каждая команда развёртывает по-своему, CI/CD обрастает условностями, операционная нагрузка растёт

Ускорение AB-тестов

Новые версии равноценны созданию новых сервисов, ручная маршрутизация и болезненные откаты

Масштабирование под нагрузки

Уникальные «спецсервисы» с ручной настройкой масштабирования и низкой утилизацией

Преимущества

С Inference Valve

Рост с 3 до 30+ моделей

Все команды подключаются к одному слою, инференс становится централизованным сервисом с едиными политиками и наблюдаемостью

Ускорение AB-тестов

Распределение трафика и откаты управляются слоем инференса, команда переходит от редких обновлений к постоянным экспериментам

Масштабирование под нагрузки

Развёртывание больших языковых моделей получает те же политики масштабирования, маршрутизации, мониторинга, что и остальные модели

Cтандартный слой инференса для промышленных моделей

Единый путь моделей

Вместо зоопарка фреймворков и сред исполнения — один повторяемый путь от артефакта до релиза

Централизованное управление

Система управления жизненным циклом моделей заменяет кастомные скрипты и процессы развёртывания под конкретные кейсы

Метрики «из коробки»

Готовые метрики по задержке, пропускной способности и загрузке ресурсов вместо ручного мониторинга

Ускорение вывода

Централизованный API к CI/CD, реестрам моделей и Kubernetes без пересборки инфраструктуры

Как Inference Valve встраивается в стек

Вы собираете модельный артефакт: пайплайн обучения остаётся прежним

Inference Valve регистрирует модель: добавляются метаданные, версии и владельцы

Вы задаете политику деплоя: ресурсы, autoscaling, стратегии выката, окружения

Inference Valve поднимает деплой: управляет Kubernetes и экспонирует стандартные эндпоинты

Вы мониторите и откатываетесь безопасно: метрики идут в ваш стек, обновления контролируемы

Пошаговое внедрение без простоев

Inference Valve «живёт» рядом с текущим инференсом и внедряется постепенно — модель за моделью

Пилотное развёртывание

Выбираем одну-две репрезентативные модели
Подключаем их к Inference Valve с возможностью быстрого отката
Переключаем часть трафика и сравниваем поведение
Замеряем эффект на скорость развёртывания, инциденты и утилизацию

Минимизация рисков

Текущий инференс и Inference Valve существуют параллельно
Вы сами задаете порядок миграции моделей и команд
Без потерь всегда можно вернуться к исходной схеме

Гибкая модель развёртывания

В вашем периметре

Используйте в частном облаке или в дата-центре на вашей ИТ-инфраструктуре

По стандартам

Контейнеры, популярные фреймворки, привычные процессы работы с Git, знакомые реестры моделей и системы мониторинга

Без привязки к вендору

Если вы переезжаете с платформы, артефакты и кластеры остаются рабочими. Теряете только оркестрацию

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

Последние события

Мероприятия
Новости

«Тонкий» Control Plane поверх вашей инфраструктуры

Эффективное масштабирование инференса

Cтандартный слой инференса для промышленных моделей

Как Inference Valve встраивается в стек

Пошаговое внедрение без простоев

Гибкая модель развёртывания

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

Последние события