Запуск Data Science
в облаке за месяц
Интегрированная платформа для разработки и деплоя алгоритмов машинного обучения
Он-лайн демо
Тур по продукту
По запросу мы проводим он-лайн демонстрацию, где показываем последние нововведения.
Разрабатывайте модели машинного обучения и отправляйте их в продакшн

Вам больше не нужно тратить время на настройку рабочего окружения, договариваться о распределении вычислительных ресурсов, разбираться с версиями датасетов и писать пайплайны отправки моделей в прод - DSW позволит вам сфокусироваться на разработке и обучении алгоритмов.

Data Science Workspace поддерживает более 100 основных фреймворков и библиотек для машинного обучения.
Chief IT Officer
  1. Настройка доступных ресурсов и вычислительных кернелов
  2. Готовая инфраструктура для разработки и продуктизации моделей машинного обучения
  3. Мониторинг потребления ресурсов пользователями
  4. Управление правами доступа в проектах
  5. Сокращение Time to Market готовых моделей
  6. Поддержка всего жизненного цикла моделей
  7. Эффективная работа команды Data Science
Top Manager / Founder
  1. Сокращение сроков внедрения машинного обучения в продукты компании
  2. Повышение ROI инициатив по использованию ML
  3. Сокращение операционных затрат на отдел машинного обучения
Data Scientist
  1. Готовая среда разработки с поддержкой Jupyter Notebook/Lab
  2. Поддержка более 100 фреймворков и библиотек машинного обучения
  3. Сетевые папки для командной работы
  4. Деплой готовой модели по нажатию кнопки
  5. Автоматизация сборки и тестирования пайплайна машинного обучения
  6. Управление версиями моделей и датасетов
  7. Мониторинг моделей в разработке и на проде
Сфокусируйтесь
на разработке моделей
На инфраструктурные задачи уходит 75% времени команды Data Science. С DSW вы выигрываете на настройке и поддержании пайплайна
Деплоим модели по нажатию кнопки
Быстрый деплой готовой модели в форматах pickle, ONNX или PMML. Не нужно привлекать второго специалиста для переписывания.
Автоматизируем сборки и тестирования ML пайплайна
Больше не нужно вручную прописывать зависимости этапов и тестировать пайплайн на совместимость.
Управляем версиями данных, моделей и пайплайнов
Отслеживание версий повышает воспроизводимость ML-экспериментов и облегчает командную работу.
Мониторим модели
Готовые дашборды с метриками потребления ресурсов и перфоманса моделей на этапе разработки и в продакшене.
Преднастроенная среда
Для старта работы не требуется настройка компонентов и серверной среды. Jupyter и библиотеки работают из коробки.
Выбираем профили вычислений
Управляйте вычислительными ресурсами на уровне аккаунта или пользователя. Создавайте профили для ресурсоемких расчетов.
Храним в одном месте
Результаты вычислений, модели и данные хранятся в одной папке. Это упрощает совместную работу и перенос данных.
Легко загружаем данные
Больше не нужно поднимать СУБД и прописывать метаданные. Python работает с файлом напрямую.
Предустановленные библиотеки
Из коробки доступны библиотеки TensorFlow, PyTorch и Keras. Также вы можете загрузить более 100 библиотек для работы с Jupyter.
Тур по продукту
Новые и разрабатываемые функции вы можете узнать из брошюры.
В составе решения
Он-лайн демо
В течение он-лайн презентации product manager проводит тур по продукту, отвечает на вопросы и разбирает ваш кейс.

Отправьте свои данные и наш специалист свяжется с вами в течение 30 минут!
Как связаться
Напишите или позвоните руководителю продукта Тимуру Мишину.

+7 495 369-61-51
sales@dsworkspace.ru


Вы также можете заполнить форму обратной связи внизу. Вы получите ответ в течение одного дня.
Отправляя эту форму, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Скачайте брошюру!
Изучите полное описание платформы в брошюре, подготовленной создателями продукта.

Заполните форму. Через минуту вы получите ссылку на скачивание презентации по почте. Удобно, если с мобильного.