Об этом в ходе конференции AIJourney рассказал Давид Рафаловский, СТО Сбербанк Груп, исполнительный вице-президент, руководитель блока «Технологии».
ML Space — это облачная платформа полного цикла разработки и реализации AI-сервисов для бизнеса любого размера. Она содержит все необходимые инструменты и ресурсы для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения – от быстрого подключения к источникам данных до автоматического развёртывания обученных моделей на динамически масштабируемых высокопроизводительных мощностях SberCloud.
ML Space — единственный в мире облачный сервис, позволяющий организовать распределенное обучение на 1000+ GPU. Эту возможность обеспечивает собственный суперкомпьютер Сбера — «Кристофари». Платформу уже используют команды самой компании, среди которых SberDevices и Центр речевых технологий. Сервис станет доступен всем 12 декабря 2020 года.
«Внедрять машинное обучение в продукты и сервисы должно быть легко и удобно. Любому разработчику, дата-саентисту, компании или организации. Сейчас, по нашим оценкам, в процессе работы над ИИ-решениями только 30% времени специалистов уходит на обучение моделей. Всё остальное — на подготовку к нему и другую рутину. Мы хотим, чтобы люди могли уделить непосредственно обучению моделей 99% своего внимания. ML Space и «Кристофари» на порядки ускоряют создание и вывод на рынок готовых решений, использующих машинное обучение, а также делают технологии искусственного интеллекта значительно ближе к бизнесу. Мы верим, что наша платформа заложит основу для практического широкомасштабного использования AI в России». Давид Рафаловский
ML Space состоит из интегрированных модулей-сервисов, где каждый из них решает определенные задачи. Благодаря открытой технологии Сбера LAMA, платформа ML Space позволяет автоматически создавать модели машинного обучения — в специальном модуле AutoML.
В модуле Environments запускается процесс обучения нейросетей и контролируется загрузка ресурсов (CPU, GPU, RAM). Data Catalog позволяет собирать и управлять данными и моделями машинного обучения в многопользовательском режиме для распределенных команд. Модуль AutoDeploy обеспечивает автоматическое, в несколько кликов, развёртывание готовых моделей на высокопроизводительные мощности SberCloud. Благодаря этому обученные ИИ-модели можно невероятно быстро внедрять в производственные и бизнес-процессы. Кроме того, пользователям платформы будет доступен сервис для разметки данных — TagMe.
Цены на использование ML Space будут самыми низкими в сравнении с аналогичными предложениями как в мире, так и в России: три рубля за GPU-минуту обучения и препроцессинга, двенадцать копеек за CPU-минуту, 0,054 копейки за инференс модели. Все модули платформы ML Space будут тарифицироваться по принципу Pay-As-You-Go.
В честь запуска платформы ML Space Сбер также объявляет о старте с 12 декабря 2020 года программы грантов – «ML Space для бизнеса». Любой российский предприниматель или компания могут получить грант до миллиона рублей от SberCloud для создания и внедрения в свои продукты технологий машинного обучения.