Размер шрифта+
Цветовая схемаAAA

Банк Уралсиб разработал функционал для создания MLOps-платформы

Экономика, 17:24, 06 июня 2025,
Слушать новость
Банк Уралсиб разработал функционал для создания MLOps-платформы. .

Банк Уралсиб при поддержке GlowByte разработал концепцию единого подхода для решения MLOps-задач и функционал для создания MLOps-платформы*. Это позволит стандартизировать процессы разработки, оптимизировать вычислительные ресурсы для применения моделей машинного обучения и обеспечит стабильность их работы в промышленной эксплуатации.

Данный подход заложил основу для управления полным жизненным циклом ML-моделей, что открывает возможности для применения передовых инструментов разработки и эксплуатации ML-решений.

Его техническая реализация включает кластер для управления вычислительными ресурсами и веб-среду для разработки ML-моделей и экспериментов. Для автоматизации внедрения моделей машинного обучения используется комплексная система GitLab CI/CD, позволяющая выстроить единый алгоритм вывода модели от стадии разработки до применения в промышленной эксплуатации.

В дальнейшем Уралсиб планирует расширить архитектуру MLOps-инфраструктуры за счет новых компонентов, а также оптимизировать работу профильных подразделений с помощью стандартизации подходов разработки.

*ML (Machine Learning) – машинное обучение. MLOps (Machine Learning Operations) – специальные практики для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

ПАО «БАНК УРАЛСИБ» (генеральная лицензия Банка России №30 от 10.09.15)

Фото пресс-службы ПАО «БАНК УРАЛСИБ»

Банк Уралсиб при поддержке GlowByte разработал концепцию единого подхода для решения MLOps-задач и функционал для создания MLOps-платформы*. Это позволит стандартизировать процессы разработки, оптимизировать вычислительные ресурсы для применения моделей машинного обучения и обеспечит стабильность их работы в промышленной эксплуатации.

Данный подход заложил основу для управления полным жизненным циклом ML-моделей, что открывает возможности для применения передовых инструментов разработки и эксплуатации ML-решений.

Его техническая реализация включает кластер для управления вычислительными ресурсами и веб-среду для разработки ML-моделей и экспериментов. Для автоматизации внедрения моделей машинного обучения используется комплексная система GitLab CI/CD, позволяющая выстроить единый алгоритм вывода модели от стадии разработки до применения в промышленной эксплуатации.

В дальнейшем Уралсиб планирует расширить архитектуру MLOps-инфраструктуры за счет новых компонентов, а также оптимизировать работу профильных подразделений с помощью стандартизации подходов разработки.

*ML (Machine Learning) – машинное обучение. MLOps (Machine Learning Operations) – специальные практики для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

ПАО «БАНК УРАЛСИБ» (генеральная лицензия Банка России №30 от 10.09.15)

Реклама

erid: 2W5zFH93K3v, ПАО «БАНК УРАЛСИБ», ИНН 0274062111

Цех по производству стеклопакетов открыли в тюменской колонии №2

30 июня

600 нарушителей на самокатах оштрафовали в Тюмени с начала года

30 июня