Бизнес-задача
Крупному российскому банку требовался оптимизированный процесс развёртывания ML-моделей и датасетов. Нужно было централизовать работу специалистов по Data Science, сократить сроки разработки и тестирования, снизить стоимость владения, ускорить вывод моделей на рынок и повысить рентабельность решений.
Решение
Команда Т1 ИИ внедрила платформу Сайбокс — полноценную MLOps-среду, включающую три архитектурных модуля: ML-платформу, конструктор логики и конструктор приложений. Она покрывает весь жизненный цикл ИИ-моделей — от подготовки данных до сопровождения в продакшене.
- Поддержка no-code и low-code разработки ИИ-решений
- Встроенные сервисы: пайплайны, мониторинг, деплой, хранение, управление версиями
- Совместимость с корпоративной ИТ-инфраструктурой (в том числе air-gapped и on-prem)
- Централизованное управление: изоляция пространств, ролевая модель доступа, контроль шеринга артефактов
- Готовность к масштабной работе с LLM и GenAI: запуск и дообучение моделей, реализация RAG-сценариев
Результат
Сайбокс ускорил цикл работы с ML-моделями и упростил их сопровождение за счёт автоматизации процессов и централизованного управления. Разработка и развёртывание стали доступны даже командам без глубокой ML-экспертизы. Повторное использование компонентов усилило масштабирование и дало дополнительную экономию ресурсов.
Преимущества
- Создание масштабируемой ИИ-инфраструктуры
- Решение проблемы дефицита кадров через no-code инструменты
- Повышение вовлечённости бизнес-подразделений в использование ИИ
- Оптимизация процессов и ускорение вывода решений на рынок
Продукты и решения
Ключевые технологии и сервисы проекта — узнайте, как они помогут решить ваши задачи
Здесь пока нет продуктов