Yandex DataSphere
Сервис для ML-разработки с удобным интерфейсом, в котором легко начать работу. В DataSphere есть все необходимые инструменты и динамически масштабируемые облачные ресурсы для полного цикла разработки машинного обучения.
Гибкость и масштабируемость облака
Выберите необходимую конфигурацию вычислительных ресурсов и начните использовать их для обучения моделей уже через несколько секунд. Без необходимости управлять инфраструктурой — всё будет создано автоматически.
Интеграция с локальным контуром
Подключайте ресурсы облака для обучения моделей с DataSphere Jobs через интерфейс командной строки или из локальных IDE. Это позволит вести как локальную разработку с подключением облачных вычислений, так и организовывать гибридный формат работы, отдавая в облако только готовый код.
Знакомые IDE
Используйте знакомый интерфейс Jupyter® Notebook в качестве среды для решения задач, подключайте TensorFlow, PyTorch® и другие популярные библиотеки для анализа данных и машинного обучения.
Простое управление ресурсами
Управляйте данными в проекте, сохраняйте их в датасеты, настраивайте подключения к базам данных, Yandex Object Storage или другим хранилищам в едином интерфейсе.
Командная работа
Совместно работайте над созданием ML-модели с коллегами из любой точки мира, делитесь кодом проекта, а также настраивайте бюджеты для команд в организации.
Развёртывание по кнопке
Запускайте ML-модели в эксплуатацию за несколько минут без привлечения разработчиков. Проводите эксперименты, параллельно публикуя нужные версии моделей.
С чего начать
Создайте свой проект и работайте в новом интерфейсе DataSphere, который объединяет привычный Jupyter Notebook и вычислительные мощности Yandex Cloud.
Подготовьте облако к работе
в три шага
Воспользуйтесь инструкцией для технических специалистов, чтобы быстро настроить облачную среду и ресурсы в Yandex Cloud. Готовые Terraform-модули и полезные рекомендации помогут создать базовое окружение и настроить облачные сервисы.
Полный цикл машинного обучения в облаке
От экспериментов к внедрению: возможности DataSphere покрывают весь жизненный цикл ML-моделей для бизнеса.
- Собирайте и анализируйте данные
- Создавайте десятки ML-моделей и выбирайте лучшие
- Обучайте модели на полных датасетах
- Разворачивайте модель быстро и без дополнительных затрат
Для кого этот сервис
Data Scientist
DataSphere развивает концепцию Mighty Data Science: для релиза модели вам не нужна помощь других специалистов. Добавьте модель в DataSphere и опубликуйте её за пару кликов.
Руководитель разработки
Гибко управляйте бюджетами на команду, восстановите проект и окружение в два клика даже без автора, централизованно храните ресурсы и управляйте ими.
Дата-инженер и аналитик
Вам доступны популярные библиотеки анализа и обработки данных, а также возможность организовать работу в одном контуре с Data Scientist’ами.
Программа содействия образованию и науке в области Computer Science
Гранты на вычислительные ресурсы для учебно-исследовательской работы по машинному обучению, компьютерному зрению и анализу данных.
Вопросы и ответы
DataSphere — это облачная среда, которая объединяет наиболее востребованные инструменты и ресурсы, необходимые для машинного обучения. Сервис помогает пройти полный цикл создания модели — от эксперимента и разработки до запуска готовой версии в эксплуатацию на вычислительных мощностях Yandex Cloud.
Начните пользоваться DataSphere
Полезные ссылки
TensorFlow является зарегистрированным товарным знаком, принадлежащим Google Inc.
PyTorch является зарегистрированным товарным знаком, принадлежащим Facebook, Inc.
Компания Meta признана эктремистской и запрещена на территории РФ.