услуги
связаться
обсудить проект
проекты
блог
контакты
о нас
услуги
связаться
обсудить проект
проекты
блог
контакты
о нас
главная
услуги
проекты
о нас
блог
контакты
обсудить проект
MLOps: автоматизация и развертывание моделей машинного обучения
обсудить проект
сферы применения
Корпоративный AI
Организация промышленного цикла разработки и эксплуатации ML-моделей.
Финансовые сервисы
Надёжное развертывание скоринговых и антифрод-моделей.
E-commerce
Поддержка моделей рекомендаций и прогнозирования в реальном времени.
Промышленность
Эксплуатация предиктивных моделей без простоев.
Логистика
Автоматическое обновление моделей маршрутизации и планирования.
Госсистемы
Развертывание ML в защищённой инфраструктуре.
преимущества
Автоматизация цикла
Полный ML-pipeline от данных до продакшена без ручных операций.
Стабильный продакшен
Контроль качества моделей после запуска.
Снижение затрат
Отслеживание изменений данных, кода и результатов.
Масштабируемость
Готовность к росту объёмов данных и нагрузки.
Быстрый релиз
Сокращение времени вывода моделей в продуктив.
Снижение рисков
Минимизация ошибок при обновлении и переобучении.
почему мы
Опыт более 5 лет
Сервис и ответственность, подтвержденные отзывами и крупнейшими рейтингами
Техническая экспертиза
Предоставление
более выгодных условий
, при высоком уровне опыта разработчиков
Качество и поддержка
Гибкость при SLA, юридическая ответственность за результат и вовлеченность команды в продукт
процесс работы
Аудит среды
Оценка текущей инфраструктуры и ML-процессов.
Архитектура решения
Проектирование пайплайнов, хранения и среды развертывания.
Настройка автоматизации
Внедрение CI/CD для обучения и деплоя моделей.
Контейнеризация
Подготовка среды для масштабируемого развертывания.
Мониторинг качества
Подключение метрик, логирования и алертинга.
Поддержка и развитие
Оптимизация инфраструктуры и регулярное обновление моделей.
проекты
Генерация обучающих материалов на английском языке с помощью AI
EdTech
подробнее
Управление кодом
DevOps
базы данных
Мобильная
серверная
ООП
SOLID
DRY
Docker
Kubernetes
PostgreSQL
MongoDB
разработка
Python
Go
Node.js
стек
Flutter
Swift
Kotlin
аналитика
usm
cjm
Impact mapping
запросить cv для аутстаффа
miro
figma
Проектирование и дизайн
управление
Lean
Scrum
Kanban
«За наше многолетнее сотрудничество ĸомпания flaton зареĸомендовала себя ĸаĸ одна из лучших по направлениям Flutter и Python.
Команда обладает высоĸой техничесĸой эĸспертизой, гибĸо подĸлючается ĸ проеĸтам и быстро встраивается в рабочие процессы»
Дмитрий Л.
Генеральный директор, AGIMA
Right
Left
«Наша компания благодарит партнера flaton за вклад в развитие и усиление проектных команд.
Все специалисты, задействованные в проектах, зарекомендовали себя как компетентные и результативные исполнители.»
Галия Б.
Руководитель отдела управления проектами
Right
Left
«Очень приятно было работать с ребятами! Хочу отметить именно гибкость в работе: команда оперативно реагировала на доработки в утверждённый функционал»
Вадим Рустамов
CTO, Fraxis
Right
Left
«Опыт взаимодействия с командой разработчиков Flaton - один из лучших!»
Игорь Егунов
CTO, QAtesters
Right
Left
Часто задаваемые вопросы
Зачем компании MLOps?
Для стабильной эксплуатации моделей и контроля их качества в продакшене.
Можно ли внедрить поэтапно?
Да, автоматизация внедряется без полной перестройки инфраструктуры.
Где размещается система?
В облаке, на собственных серверах или в гибридной среде.
Что происходит при деградации модели?
Система фиксирует снижение качества и запускфает процесс переобучения.
Подходит ли это для небольших команд?
Да, MLOps снижает зависимость от ручных процессов и отдельных специалистов.
Какой результат получает бизнес?
Предсказуемый, управляемый и масштабируемый ML-контур.
о нас
диджитал партнёр
с долгим циклом сотрудничества
5
лет опыта
20
сотрудников
участвуем в отраслевых конференциях и митапах, постоянно улучшаем свою экспертизу и
делимся ею с профессиональным сообществом
проектов
30+
больше о нас
больше о нас
QA-тестирование ПО: основы, методы и этапы проверки
Flutter vs React Native: что лучше выбрать для разработки?
Решение задач распознавания на Flutter
QA-тестирование ПО: основы, методы и этапы проверки
Flutter vs React Native: что лучше выбрать для разработки?
Решение задач распознавания на Flutter
остальные статьи
остальные статьи