200+ проектовДоговорNDAГарантия 12 мес.Оплата по этапам

Деплой и хостинг ML-моделей в Москве

<p>Деплой и хостинг ML-моделей — развёртывание обученных ML-моделей в production: API-сервис, контейнеризация, мониторинг и масштабирование под нагрузку.</p><p>

Преимущества

Почему деплой ML-моделей в Москве

Быстрый запуск

Модель в продакшне за дни, а не месяцы.

Экономия инфраструктуры

Снижаем стоимость хостинга ML для компаний Москвы.

Масштабируемость

Авторасширение под пиковые нагрузки без ручного управления.

Надёжность

SLA и мониторинг доступности модели 24/7.

Оптимизация

Ускоряем инференс и снижаем задержки запросов.

Любой стек

Docker, Kubernetes, BentoML, Triton — под ваши требования.

Процесс

Как мы деплоим ML-модели

01

Бриф и цели

2–3 дня

Изучаем задачу и данные бизнеса в Москве, определяем метрики качества деплоя моделей.

02

Выбор моделей

3–5 дней

Подбираем подходящие нейросети и инструменты, согласуем подход.

03

Прототип

1–2 недели

Запускаем рабочий прототип на ваших данных, показываем результат.

04

Внедрение

по плану

Интегрируем решение в ваши процессы и системы.

05

Тестирование

3–5 дней

Проверяем качество, стабильность и точность на реальных кейсах.

06

Запуск и поддержка

1 день

Выводим в продакшн, обучаем команду, сопровождаем.

Стек

357 инструментов в арсенале

От древних версий PHP до локальных LLM. Подбираем стек под задачу — а не задачу под стек.

>2

Тарифы

Стоимость деплоя ML-моделей в Москве

Старт

120 000
  • Деплой одной модели
  • Docker/REST API
  • Базовый мониторинг
  • 30 дней поддержки
Обсудить
Популярный

Бизнес

216 000
  • Несколько моделей
  • Автомасштабирование
  • CI/CD пайплайн
  • SLA 99%
  • 90 дней поддержки
Обсудить

Энтерпрайз

384 000
  • Kubernetes-кластер
  • Мультирегион
  • Выделенная инфраструктура
  • Выделенная команда
  • SLA 99.9%
Обсудить

Все цены — ориентировочные. Точная стоимость рассчитывается после брифинга.

FAQ

Частые вопросы

От 120 000 ₽. Цена зависит от сложности инфраструктуры и объёма нагрузки — фиксируем в смете.

PyTorch, TensorFlow, ONNX, scikit-learn — и любые другие, упакованные в Docker.

Да, настраиваем автомасштабирование и балансировку с SLA до 99.9%.

Да, деплоим и сопровождаем инфраструктуру для клиентов из Москвы и всей страны.

Да, работаем с VK Cloud, Yandex Cloud, AWS, GCP и on-premise серверами.

// Обсудим ваш проект

Обсудим Деплой и хостинг ML-моделей?

Расскажите о задаче — обсудим и предложим решение. Обычно отвечаем в течение 2 часов в рабочее время.

Рассчитать стоимость
Ответ за 2 часа
NDA по запросу
Бесплатная оценка
основатель студии

Лично разбираю каждый входящий проект. Пишите в Telegram — отвечу быстрее, чем по почте.