Развитие и поддержка
MLOps-платформы
Комплексное сопровождение и масштабирование инфраструктуры жизненного цикла ML-моделей.
Оставить заявку
С чем сталкиваются ML-команды
Разработка ML-модели — только начало. Основные трудности возникают при её выводе в промышленную эксплуатацию. Нестабильная среда, отсутствие мониторинга и ручной деплой превращают поддержку ИИ в трудозатратный и рискованный процесс. MLOps-платформы объединяют разработку и эксплуатацию в автоматизированный цикл, обеспечивая надёжную инфраструктуру, быстрое масштабирование и чёткую работу моделей на всех этапах.
Нестабильная среда
Модели обучаются и инферируются в разных окружениях — сбои, непредсказуемое поведение в production.
Нет мониторинга качества
Деградация моделей остаётся незамеченной. Нет оповещений о дрейфе данных и сбоях инфраструктуры.
Долгий путь в production
Ручной деплой, отсутствие стандартов передачи — разработчики тратят недели на то, что должно занимать часы.
Нет единой платформы
Data Scientists, инженеры и аналитики работают в изолированных инструментах без общего жизненного цикла ML.
Что берёт на себя MiOps
Мы реализуем полный цикл сопровождения MLOps-платформы — от эксплуатации инфраструктуры до поддержки команд разработки.
Эксплуатация 24/7
Круглосуточная поддержка инфраструктуры обучения и инференса. Реагирование на инциденты, онкол-дежурства.
Развитие ML-инструментария
Обновление и расширение сервисов оркестрации, версионирования моделей и управления экспериментами.
Автоматизация пайплайнов
Стандартизация процесса dev → stage → production. Воспроизводимые пайплайны на Airflow, Argo, ArgoCD.
Мониторинг и алёртинг
Контроль качества работы моделей, дрейф данных, оповещения о сбоях инфраструктуры через Prometheus + Grafana.
Поддержка команд
Консультации Data Scientists и аналитиков по использованию ресурсов платформы, помощь с онбордингом.
Высокая доступность
Минимизация рисков при обновлениях. Резервирование, failover, контролируемые rollout-стратегии.
Реализованный проект
Сопровождение 24/7
Внедрили систему непрерывного контроля инфраструктуры. Обеспечили стабильную работу сред обучения и инференса без простоев.
Гибкий инструментарий
Развернули и настроили системы оркестрации и версионирования, адаптированные под специфику конкретных ML-задач клиента.
Прозрачный Pipeline
Выстроили чёткие процессы доставки кода и моделей: от первых тестов на dev до надёжного релиза в production.
Умный мониторинг
Настроили глубокую аналитику: отслеживали не только «железо», но и точность работы алгоритмов с мгновенным алертингом.
Поддержка
Продолжили консультационное сопровождение ML-команд.
Бесперебойная работа платформы, ускорение релизов, повышение эффективности ML-команд.
Технологический стек
Открыты к работе с вашим существующим стеком — интегрируемся, не ломаем.
Почему MiOps
Мы не просто настраиваем инфраструктуру — мы берём на себя полную ответственность за её работу.
Production-фокус
Мы не «настраиваем кластер и уходим» — берём полную ответственность за эксплуатацию и инциденты.
Быстрый старт
Проведём аудит текущей инфраструктуры и предложим план улучшений уже на первой встрече.
Полный цикл
Покрываем весь ML Lifecycle: от подготовки данных и экспериментов до мониторинга работающих моделей.
Опыт в деле
Реализованный кейс поддержки промышленной MLOps-платформы крупной технологической компании.
Готовы вывести ML в стабильный production?
Расскажите о вашей платформе — и мы предложим конкретный план: без воды, с фокусом на результат уже с первого спринта.
Аудит за одну встречу
Разберём текущую инфраструктуру и найдём узкие места ещё до старта работ.
Берём инциденты на себя
Ваша команда занимается моделями — мы следим за тем, чтобы платформа не падала.
Интегрируемся, не ломаем
Работаем с вашим существующим стеком — никакой принудительной миграции.