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.
Многие исследователи, работающие в области создания ИИ-технологий, не имеют достаточного опыта в разработке веб-сервисов, управлении распределенными вычислительными ресурсами, администрировании, информационной безопасности и автоматизации процессов развертывания. Для этого и была создана SmartMLOps. Платформа поможет избавиться от необходимости изучать дополнительные технологии, а также решить проблему повторяемости и воспроизводимости экспериментов машинного обучения.
Партнерами проекта стали Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, департамент программной инженерии ФКН НИУ ВШЭ и Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ). В разработке и развертывании MLOps-платформы участвуют опытные и высококвалифицированные специалисты НИУ ВШЭ.
По словам руководителя проекта Хади Салеха, платформа уже введена в опытную эксплуатацию. Ее основной задачей является сокращение затрат времени и ресурсов для получения продуктовых сервисов. SmartMLOps обеспечивает необходимый уровень надежности, безопасности и прозрачности использования ИИ-технологий. Она позволяет разработчикам экономить на непрофильной деятельности, такой как системное администрирование, DevOps и CI/CD. Работая на платформе, можно через единый графический интерфейс создавать репозиторий с шаблоном ИИ-модуля, получать доступ к моделям, системе мониторинга, оркестраторам и суперкомпьютеру, а также отслеживать метрики своих сервисов и своевременно решать возникающие проблемы.
Чтобы создать многофункциональный, удобный и современный сервис, разработчики платформы решили сложную задачу интеграции вычислительного кластера суперкомпьютера НИУ ВШЭ «cHARISMa» и облачных вычислений. В основе платформы лежит микросервисная архитектура. Основным компонентом является фреймворк, разработанный Центром искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Хади Салех
«Функциональность платформы включает в себя создание, хранение, версионирование, обучение и дообучение моделей искусственного интеллекта, развертывание готовых моделей в виде продуктовых сервисов с REST API, создание пайплайнов обучения, мониторинг сервисов и общего состояния вычислительных ресурсов, возможность использования данных корпоративных информационных систем НИУ ВШЭ, доступ к облачному хранилищу и ресурсам суперкомпьютера. Уже развернут сам фреймворк и первые ИИ-модули, реализованы аналитические панели для мониторинга состояния платформы. Для экономии ресурсов была разработана и внедрена специальная технология автомасштабирования сервисов», — рассказал Хади Салех.
В отличие от коммерческих решений, таких как Amazon SageMaker и Google AI, SmartMLOps ориентирована в первую очередь на ученых и студентов НИУ ВШЭ. Для получения доступа им будет достаточно оставить заявку и дождаться ее согласования. До конца 2025 года все желающие могут принять участие в опытной эксплуатации системы SmartMLOps.
Для безопасного извлечения и обезличивания информации из корпоративных систем НИУ ВШЭ был разработан специальный ETL-процесс. Это помогает анализировать поведение обучающихся и строить предсказательные модели, например, для прогнозирования карьерных перспектив.
Елена Кожина
«Мы ожидаем, что внедрение системы SmartMLOps станет значимой вехой в ускорении развития сервисов на основе искусственного интеллекта в нашем университете», — отмечает заместитель проректора, куратор проекта Елена Кожина.
На данный момент на платформе развернуты восемь ИИ-моделей, а также проведена интеграция с тремя корпоративными информационными системами НИУ ВШЭ. Две подсистемы MLOps-платформы, в создании которых принимали участие специалисты ФКН и МИЭМ, зарегистрированы в Роспатенте.
Сергей Лебедев
«Разработка такого интересного и перспективного инфраструктурного проекта стала существенным вызовом и назревшей необходимостью для университета. SmartMLOps позволяет одновременно решать различного масштаба и уровня задачи исследовательского, образовательного и административного характера. Нам удалось сформировать уникальную команду профессионалов, привлечь к работе студентов и стажеров-исследователей», — рассказал руководитель департамента программной инженерии ФКН НИУ ВШЭ Сергей Лебедев.
Антон Сергеев
Директор Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ НИУ ВШЭ Антон Сергеев подчеркнул, что системная работа с моделями ИИ невозможна без MLOps-платформ, обеспечивающих полный жизненный цикл работы моделей — от импорта и очистки данных до контроля полученных результатов. «Такие высокотехнологичные проекты задают лидерство в сфере ИИ не только для нашего университета, но и для страны в целом, воплощают научное превосходство НИУ ВШЭ в виде системы, которая поможет ML-специалистам в работе с моделями ИИ в самых разных прикладных задачах», — уверен он.
Павел Костенецкий
Начальник отдела суперкомпьютерного моделирования Павел Костенецкий высоко оценивает сервис. «MLOps-платформа упростит ученым Вышки, работающим с ИИ, выход на суперкомпьютерный комплекс и снизит порог вхождения в область высокопроизводительных вычислений. В некотором смысле суперкомпьютер Вышки будет выглядеть как облако в этой MLOps-платформе, и многим это будет удобно», — заключил Павел Костенецкий.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.