01 · Внешняя зависимость
Модели и данные уходят наружу
Риск изменения политик внешней платформы машинного обучения, блокировки по IP, остановка разработки моделей при сбоях внешней сети.
Наш продукт · AI-Vault
Корпоративный реестр
Корпоративный реестр
моделей машинного обучения и наборов данных
Единая платформа для хранения, версионирования и контролируемого использования моделей машинного обучения внутри инфраструктуры компании. Контроль моделей машинного обучения внутри периметра, прозрачность использования ИИ и независимость от внешних сервисов.
- На стороне заказчика
- Hugging Face совместимость
- vLLM / liteLLM
- разграничение доступа + 2FA
- S3 / Local FS
//01 · проблема
Три типа рисков, которые снимает AI-Vault
02 · Безопасность
Нет аудита и контроля
Неконтролируемое использование моделей сотрудниками, риск утечки данных через публичные хранилища, невозможно ответить откуда модель в проде.
03 · Экономика
Дублирование и потери
Многократное скачивание тяжёлых файлов через интернет, дублирование работы между командами машинного обучения, потеря версий моделей.
//02 · что дает AI-Vault
4 столпа AI-Vault
01
Безопасность
модели машинного обучения и данные не покидают периметр компании. разграничение доступа, ролевой доступ, 2FA, изоляция компаний, контроль целостности файлов по хэш-суммам.
02
Надежность
Гибридное хранение S3 + LOCAL. Потоковая отдача больших файлов без полной загрузки в память. Версионирование и откат состояния.
03
Контроль
Реестр моделей и наборов данных, управление жизненным циклом, аудит событий и действий, глобальные и персональные квоты.
04
Независимость
Работа без внешних хранилищ. При отключении интернета AI-Vault создает полностью контролируемый контур работы с моделями машинного обучения.
//03 · архитектура
Внутренний контур, изолированный от внешних источников
- Реестр моделей - единый источник правды
- Контроль доступа - разграничение доступа, токены, 2FA, изоляция
- Прокси - единая точка обращения клиентов
- Хранение - гибридная модель S3 + LOCAL, потоковая отдача
AI-Vault поддерживает интерфейсы Hugging Face: Transformers, huggingface-cli, Python-библиотеки и конвейеры CI/CD. Перейти на AI-Vault можно без изменения кода клиентов.
//04 · сравнение
AI-Vault и альтернативные решения
| Возможность | AI-Vault | HF-Enterprise | MLflow | Nexus |
|---|---|---|---|---|
| Развёртывание на стороне заказчика | Да | Огранич. | Да | Да |
| Поддержка в РФ | Да | Нет | Нет | Нет |
| Реестр наборов данных | Да | Да | Нет | Нет |
| Версионирование моделей | Да | Да | Да | Нет |
| HF API совместимость | Да | Да | Огранич. | Огранич. |
| Управление доступом | Да | Да | Огранич. | Огранич. |
//05 · план внедрения
Первый запуск - 1 день. Полное внедрение - ~30 дней
01
Установка
Установка системы, публикация первых моделей. 1–3 дня.
02
Доступ
Настройка ролевого доступа, интеграция с LDAP. 5–10 дней.
03
Подключение команд
Подключение команд машинного обучения, промышленных моделей, CI/CD. 10–20 дней.
//06 · следующий шаг
Покажем, как AI-Vault встает на ваши процессы машинного обучения
Запросите демо или обсудим пилотный проект - ответим в течение 1 рабочего дня.
Запросить демо