Kage_Core

ML Platform

Комплексное решение для управления жизненным циклом машинного обучения

Получить пробный доступ Скачать презентацию

Решение

On-premise ML-платформа, разработанная  для enterprise-сегмента, обеспечивающая создание, обучение и развертывание  ML-моделей с полным контролем данных. Развертывайте мощные инструменты машинного обучения на своей инфраструктуре, гарантируя конфиденциальность и оптимизацию ресурсов. Платформа обеспечивает импортонезависимость и поддержку инноваций в любых отраслях.

Полезно, если

Тестирование ML-моделей занимает много времени

Требуется оптимизировать ресурсы под ML-вычисления и обучение моделей

Необходимо автоматизировать жизненный цикл моделей

Отсутствуют инструменты для мониторинга процессов работы с моделями

Текущие решения не отвечают требованиям ИБ

Бизнес-эффекты

До 60%

снижение TCO ML-контура

До 30%

рост утилизации вычислительных ресурсов

До 40%

рост производительности DS/ML-команд

До 3 раз

быстрее проверка ML-гипотез

100%

прозрачность потребления ресурсов и артефактов проекта

Как это работает

Обучение ML-модели в защищенном контуре

Получение feature-данных и мониторинга из prod-контура в dev-контур

Роли:

Data Scientist

администратор платформы

инженер ИБ

Результат:

команда Data Science получает воспроизводимую среду для обучения моделей с контролем ресурсов, прав доступа и артефактов.

Data Scientist загружает модель, библиотеки или исходные артефакты во внутреннее S3-совместимое хранилище через согласованный безопасный пайплайн (1 минута)
Data Scientist разворачивает JupyterLab или VS Code с GPU через маркетплейс платформы (2 минуты)
Data Scientist подключается к корпоративным источникам данных или использует ранее загруженные датасеты
Data Scientist запускает обучение модели на выделенных CPU/GPU-ресурсах
Платформа сохраняет метрики, параметры, артефакты и версии экспериментов в MLflow
При необходимости Data Scientist регистрирует модель в реестре моделей для дальнейшего тестирования или вывода в промышленную среду

ИИ-агенты

ПО КадеСоге ML Platform. Модуль для создания агентов предназначен для создания, развертывания и централизованного управления специализированными ИИ-помощниками в организации

Подробнее Документация

Преимущества

Локальная безопасностьХранение данных в вашей инфраструктуре для максимальной конфиденциальности

Экономическая эффективностьТочная оценка затрат на ML-вычисления и надежность failover

Быстрое внедрениеИнтуитивные интерфейсы и API для ускорения разработки ML-решений

MLOps-зрелостьПолная автоматизация жизненного цикла ML-моделей

ИмпортонезависимостьПоддержка отечественных и open-source технологий для устойчивости

МасштабируемостьОт прототипов  до продуктивного внедрения

ЭффективностьАвтоматизация MLOps для оптимизации вычислений и управления жизненным циклом моделей

ГибкостьПолный стек инструментов от инфраструктуры до готовых сред разработки 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

Платформа управления

Инфраструктура как сервис (IaaS)
Платформа как сервис (PaaS)

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)

Система контейнеризации  и оркестрации

Обеспечивает PaaS для расчётных задач с GPU и запуска инференса

Языки и ML-фреймворки

Безопасность

Управление данными и пайплайнами

Операционные системы

Веб приложения

Брокеры сообщений

Базы данных

Среды разработки

Вариант общей архитектуры

FAQ

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.

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.

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.

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.

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.