Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

В Вышке упростили разработку интеллектуальных сервисов

В Вышке упростили разработку интеллектуальных сервисов

© Высшая школа экономики

Ученые НИУ ВШЭ разработали MLOps-платформу, применение которой поможет внедрять эффективные и безопасные ИИ-решения во всех кампусах и подразделениях университета. В дальнейшем рассматривается возможность масштабирования инструмента на внешний рынок.

На семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030») был представлен проект по разработке и внедрению MLOps-платформы для управления, запуска и мониторинга моделей искусственного интеллекта, интегрированной с ИТ-системами НИУ ВШЭ.

Елена Кожина

«Цель проекта — создание удобной среды для эффективного использования ИИ-моделей в образовательных и административных процессах университета», — отметила, открывая мероприятие, куратор стратпроекта — заместитель проректора НИУ ВШЭ Елена Кожина. Ожидается, что применение платформы поможет снизить барьеры для внедрения ИИ и повысить устойчивость и безопасность работы ИИ-решений в Вышке.

Хади Мухаммед Салех

Подробнее о целях, задачах и преимуществах платформы MLOps рассказал доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук, руководитель проекта Хади Мухаммед Салех. Он подчеркнул, что реализация проекта обеспечит создание и развитие центров компетенций по развитию и применению технологий ИИ во всех кампусах Вышки. В результате ИИ-помощники будут интегрированы в образовательный и административный процессы, а также, совместно с партнерами, в сферы управления и медицины. «Ключевая ценность платформы для пользователей заключается в снижении трудоемкости развертывания ИИ-решений на основе данных корпоративных информационных систем НИУ ВШЭ», — рассказал он.

Команда проекта собрана из двух подразделений Вышки — факультета компьютерных наук и Московского института электроники и математики имени А.Н. Тихонова (МИЭМ).

К преимуществам MLOps-платформы относятся:

 снижение затрат на достижение промышленной версии и интеграции с заказчиками;

 воспроизводимость результатов исследований, повторное использование алгоритмов и моделей;

 мониторинг ресурсов и работы моделей.

Вместе с тем сотрудники Вышки получают доступ к суперкомпьютеру «сHARISMa» через платформу MLOps для дообучения моделей, а также интеграцию с корпоративными информационными системами.

В рамках первого этапа проекта ученые уже развернули в «Яндекс Облаке» инфраструктуру платформы на базе фреймворка Центра ИИ, провели тестирование всех ее компонентов, а также в тестовом режиме настроили систему резервирования и восстановления. Сейчас на платформе развернуто 4 модели (Tesseract OCR, 2 модели проекта «Поймай бота» и модель индекса этичности). Особое внимание было уделено информационной безопасности работы платформы.

Антон Хританков

Подробный обзор фреймворка MLOps-платформы сделал доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук, эксперт Центра ИИ Антон Хританков. «Единый фреймворк представляет собой программные средства автоматизации процессов поставки модулей ИИ на базе облачных технологий. Фреймворк предоставляет пользователям важные функции, которые упрощают работу и сокращают время на создание интеллектуальных сервисов», — рассказал он.

Процесс разработки, поставки и развития ИИ-сервисов состоит из трех циклов: моделирование, реализация и применение. Результатом первого становится написанный код эксперимента и предварительное решение задачи в виде модели. Второй цикл направлен на то, чтобы перейти от исследовательского кода к промышленной реализации, пригодной для внедрения в бизнес-процессы. Задача последнего цикла в том, чтобы интегрировать разработки с внутренними или внешними системами, внести корректировки, дообучить модель и при необходимости выпустить ее новую версию.

В настоящее время начат второй этап реализации проекта, добавил Хади Мухаммед Салех. В его рамках будут улучшены и упрощены процессы развертывания моделей, расширена документация, а также записана видеоинструкция по использованию MLOps-платформы.

В 2025 году планируется обеспечить интеграцию ИИ-моделей на MLOps-платформе с КИС НИУ ВШЭ, внедрить сервисный подход к обслуживанию платформы, создать подсистему учета используемых вычислительных ресурсов (биллинг) и обеспечить информационную безопасность интеллектуальных сервисов.

Вам также может быть интересно:

В Вышке создали собственную MLOps-платформу

Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.

«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ

Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.

ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.

ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений

Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.

Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе

Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.

Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес

Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.

Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники

45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.

«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа

ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».

В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.