Сайбокс

«Сайбокс» — инновационная ML-платформа, предоставляющая единое рабочее окружение для полного жизненного цикла разработки искусственного интеллекта (ИИ) и ML-моделей. Платформа обеспечивает автоматизацию процессов моделирования, поддержку No/Low Code способов создания ИИ приложений и интеграцию с популярными инструментами (например, Hugging Face). Используя «Сайбокс», компании могут сократить Time-to-Market своих ИИ решений и уменьшить операционные затраты на их сопровождение.

Ключевые преимущества

Основные преимущества:

• Готовая централизованная инфраструктура на уровне компании любого масштаба для реализации ИИ-проектов.
• Минимальные требования к экспертизе специалистов, создавать ИИ-решения смогут даже бизнес-эксперты.
• Полный цикл разработки: от идеи и подготовки данных до развертывания ИИ-моделей и приложений на их основе.
• Поддержка Gen AI: интеграция с LLM-моделями, конструктор бизнес-логики обработки данных, No/Low Code создание ИИ-приложений.
• Автоматизация: AutoML, распределенное обучение, автоматическое развертывание моделей.
• Безопасность: гибкая настройка ролевого доступа, изолированные рабочие пространства, мониторинг и версионирование моделей, безопасное и контролируемая среда разработки и исполнения ИИ-моделей.

Результаты внедрения

Исследования показывают, что с платформой «Сайбокс» компании могут достигнуть следующих эффектов:

• Сокращение Time-to-Market на создание ИИ-приложений до 3 раз.
• Снижение затрат на инфраструктуру до 50%.
• Улучшение качества моделей и прогнозов в 2 раза.
• Увеличение % применения ИИ в компании до 2 раз, без увеличения затрат.
• Оптимизация бизнес-процессов: повышение эффективности команд и сокращение времени на внедрение изменений.

Возможности платформы

К основным функциям платформы относятся:

• Подготовка данных: ETL, разметка, версионирование наборов данных.
• Обучение ML-моделей: поддержка AutoML, распределенное обучение, интеграция с Hugging Face.
• Развертывание моделей: автоматизация, поддержка API, масштабирование.
• Мониторинг и эксплуатация: контроль метрик качества, управление версиями, предупреждение деградации моделей.
• Разработка GenAI-приложений: конструктор бизнес-логики, No/Low Code подход, интеграция с векторными базами данных.

Примеры применения

• Добывающая промышленность: прогнозирование отказов оборудования, оптимизация добычи полезных ископаемых.
• Топливно-энергетический комплекс: управление логистикой нефти и газа, снижение операционных затрат.
• Производство: контроль качества продукции, оптимизация производственных процессов.
• Финансы: выявление мошенничества, оценка кредитного риска, повышение точности прогнозов спроса.
• Ритейл: персонализация предложений, оптимизация цепочек поставок, прогнозирование продаж.
• Логистика: маршрутизация транспортных средств, оптимизация складских операций, прогнозирование спроса.
• ИКТ: разработка интеллектуальных ассистентов, автоматизация техподдержки, управление ИТ-ресурсами.

(данные актуальны на февраль 2025 г.)