MLOps для ВсеИнструменты.ру: модели в прод без ручной рутины
Публичный лидер DIY и B2B e-commerce: после IPO растут требования к прогнозу спроса, рекомендациям и логистике на данных. Зрелый MLOps масштабирует модели без раздувания команды.
IPO 2024 на Мосбирже/~100 млрд ₽ оценка IPO/DIY+B2B масштаб каталога/MLOps контур под рост/IPO 2024 на Мосбирже/~100 млрд ₽ оценка IPO/DIY+B2B масштаб каталога/MLOps контур под рост/IPO 2024 на Мосбирже/~100 млрд ₽ оценка IPO/DIY+B2B масштаб каталога/MLOps контур под рост/IPO 2024 на Мосбирже/~100 млрд ₽ оценка IPO/DIY+B2B масштаб каталога/MLOps контур под рост/
Где модели теряют время и деньги
01 · задача
01
Рост моделей
Моделей в продукте всё больше, а единого контура их вывода в прод нет.
02
Команда не масштабируется
Каждая новая модель требует ручной работы инженеров.
03
Стоимость растёт
Затраты на инференс и облако увеличиваются быстрее предсказуемого.
MLOps-контур, который выводит ML-модели в надёжный прод
02 · решение
Hilbert Team, провайдер IT-решений и амбассадор Yandex Cloud: 35+ DevOps, SRE, Data и ML-инженеров,
100+ проектов. Строим MLOps-контур под вашу инфраструктуру: CI/CD для моделей, реестр и контроль версий
данных и моделей, мониторинг в реальном времени, предсказуемая стоимость облака и инференса.
Единый MLOps-контур
Стандартизированный путь модели от R&D до прода для всех команд.
Масштаб без штата
Автоматизация деплоя и мониторинга вместо ручной рутины.
FinOps и прогноз затрат
Предсказуемая стоимость облака и инференса под рост.
Где ML работает в продукте
сценарии
Рекомендации и подбор аналогов
Подбор товаров по огромному B2B и B2C каталогу.
Прогноз спроса
Планирование запасов по сети и филиалам.
Динамическое ценообразование
Цены под спрос, конкурентов и маржу.
Поиск и обработка заявок
Поиск по каталогу и обработка B2B-заявок.
Команда, кейсы и партнёрство Yandex Cloud: чем подкреплено качество
референсы
референс
Амбассадор Yandex Cloud
Партнёр Yandex Cloud, специализации по DevOps и Data Platform, 35+ инженеров.
референс
100+ проектов
Опыт в финтехе, банках, e-commerce, travel-tech, страховании: вывод моделей и инфраструктуры в прод.
референс
Инженерный подход
Не замыкаем процессы на себе: инструменты остаются у вашей команды, контур передаётся в эксплуатацию.
04 · следующий шаг
Аудит зрелости MLOps под ваш контур
20 минут разговора и короткий чек-лист: где модели теряют время и деньги на пути в прод. Дальше по результату.