Kage_Core

AIHub

Ваш центр прикладного искусственного интеллекта

Получить пробный доступ Скачать презентацию

Решение

On-premise AI-платформа, разработанная для enterprise-сегмента, обеспечивающая создание, управление и масштабирование AI-решений с полным контролем данных. Развёртывайте мощные инструменты для машинного обучения и больших языковых моделей на своей инфраструктуре, гарантируя конфиденциальность и оптимизацию ресурсов. Платформа обеспечивает импортонезависимость и поддержку инноваций в любых отраслях.

Полезно, если

Запуск ИИ-инициатив долгий

Разработка ИИ-решений обходится слишком дорого

Нет возможности контролировать выделение вычислительных ресурсов

Требуется оптимизировать потребление ресурсов под ИИ

Текущие решения не отвечают требованиям ИБ

Бизнес-эффекты

до 30%

рост утилизации вычислительных ресурсов под ИИ-нагрузки

до 60%

снижение TCO ИИ-контура

до 3 раз

рост производительности команд, работающих с ИИ

до 40%

быстрее запуск новых ИИ-инициатив внутри компании

до 30%

сокращение нагрузки на ИТ-команду при масштабировании ИИ-сервисов

Как это работает

Запуск и настройка RAG-платформы

Безопасная загрузка LLM-модели из внешнего источника во внутренний контур

Запуск и публикация ИИ-агента

Запуск LLM-модели на виртуальной GPU

Запуск LLM-модели на нескольких хостах GPU-кластера

Роли:

администратор платформы

бизнес-пользователь

ML-инженер

Результат:

бизнес получает внутренний RAG-сервис без отдельной ручной сборки инфраструктуры.

Администратор AI Hub выбирает RAG-платформу в маркетплейсе и разворачивает её в нужном проекте
Администратор назначает права доступа пользователям и группам по ролевой модели
Бизнес-пользователи или владельцы знаний загружают документы в библиотеку знаний
Платформа выполняет индексацию документов, создает векторное представление и подготавливает базу знаний к использованию
Пользователи начинают работать с чат-ботом, поиском по знаниям или сервисом суммаризации

Попробуйте
AIHub в работе

Проверьте, как AIHub работает в реальных задачах

Получить пробный доступ Скачать презентацию

Преимущества

ИнновацииПоддержка MLOps и LLMOps для ML и генеративного AI

Быстрое внедрениеИнтуитивные интерфейсы и API для ускорения разработки

Экономическая эффективностьТочная оценка затрат и надежность failover

Локальная безопасностьХранение данных в вашей инфраструктуре для максимальной конфиденциальности

ИмпортонезависимостьПоддержка отечественных и open-source технологий для устойчивости

МасштабируемостьОт прототипов  до продуктивного внедрения

ЭффективностьАвтоматизация MLOps  и LLMOps для оптимизации вычислений

ГибкостьИнструменты  от инфраструктуры  до готовых сервисов  в единой экосистеме

Кейсы

ML Platform — ядро национального облачного хаба

Задача: Чтобы перейти к сервисной модели и обеспечить рост ИИ-нагрузки, необходимо было консолидировать серверы и ИТ-ресурсы в единый вычислительный кластер, создав единый хаб для запуска и масштабирования промышленного ИИ.

Решение:

ML-платформа из реестра отечественного ПО, интегрированная К2 НейроТех в облачный хаб: • Единая среда для дата-сайентистов (Jupyter, MLOps) • Гранулярное выделение GPU (от 1 ГБ vRAM) • Портал самообслуживания с биллингом и квотированием • Маркетплейс инструментов (PyTorch, TensorFlow, Kafka и др.)

Результат:

Развертывание с нескольких дней до 15 мин.
500+ виртуальных машин и контейнеров
AIaaS без CAPEX

Подробнее

ML Platform — ядро национального облачного хаба

Программный стек

Система контейнеризации и оркестрации

Обеспечивает PaaS для расчётных задач с GPU и запуска инференса

Среда виртуализации

Обеспечивает предоставление услуги IaaS как  для выполнения расчетных задач с использованием  CPU и GPU-ускорителей, так и для использования готовых моделей как сервис (инференс)

Платформа управления

Инфраструктура как сервис (IaaS)
Платформа как сервис (PaaS)
Программное обеспечение как сервис (SaaS)
Искусственный интеллект как услуга (AIaaS)

Безопасность

Управление данными и пайплайнами

Операционные системы

Веб приложения

Брокеры сообщений

Языки и ML-фреймворки

Базы данных

Среды разработки

Вариант общей архитектуры

FAQ

Какие минимальные технические требования нужны для запуска платформы?

Минимальная конфигурация зависит от сценариев использования. Для виртуальных рабочих мест с GPU, инференса LLM, обучения ML-моделей и RAG-сервисов обычно требуются выделенные хосты с GPU. Также необходим отдельный управляющий контур и ресурсы для хранения данных, моделей и системных сервисов платформы. Итоговая конфигурация определяется числом пользователей, типом ИИ-нагрузок, требованиями к отказоустойчивости и объемом данных. Для production-сценариев сайзинг лучше считать под конкретные кейсы заказчика.

Безопасно ли использовать LLM-модели на платформе?

Да, платформа ориентирована на работу в закрытом или гибридном корпоративном контуре. Безопасность обеспечивается за счет разграничения прав доступа, работы через внутренний каталог моделей, контроля сетевого взаимодействия, мониторинга инфраструктуры, журналирования действий и возможности встраивания ИБ-инструментов в процессы эксплуатации. Для GenAI-сценариев также могут применяться дополнительные механизмы защиты, такие как фильтрация запросов, контроль доступа к моделям и аудит использования.

Интегрируется ли платформа с текущей инфраструктурой компании?

Да. KageCore может интегрироваться с корпоративными каталогами пользователей, ролевыми системами, системами мониторинга, внутренними репозиториями, базами данных, объектными хранилищами и ИБ-процессами. Это позволяет встроить ИИ-нагрузки в уже существующий ИТ-ландшафт, а не создавать отдельный изолированный стек.

Какой уровень подготовки требуется от сотрудников ИТ-команды для использования KageCore?

Для базового использования платформы не требуется глубокая экспертиза в AI/ML-инфраструктуре. KageCore предоставляет готовые сервисы, маркетплейс, типовые шаблоны и встроенные процессы управления ресурсами. При этом для построения сложных production-сценариев полезно участие профильных ролей: администратора платформы, ML-инженера, Data Scientist и специалистов по ИБ. Также команда внедрения помогает адаптировать платформу под процессы заказчика и обучает работе с ней.

Какая должна быть зрелость ИИ в компании, чтобы начать использовать KageCore?

KageCore подходит компаниям с разным уровнем зрелости в ИИ. Для начинающих команд платформа упрощает первый запуск: помогает быстрее развернуть среды, централизовать доступы и сократить время до первых экспериментов. Для зрелых команд с уже работающими ML- и GenAI-сервисами платформа помогает стандартизировать процессы, повысить утилизацию GPU, усилить контроль безопасности и упростить масштабирование в продакшн.