ОСНОВНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АРСЕНАЛ

ФРЕЙМВОРКИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

TensorFlow 2.x

Основная платформа для разработки и обучения глубоких нейронных сетей

PyTorch

Гибкий фреймворк для исследований и прототипирования моделей

Scikit-learn

Библиотека для классических алгоритмов машинного обучения

Keras

Высокоуровневый API для быстрого прототипирования нейросетей

ОБРАБОТКА МАССИВОВ ДАННЫХ

Apache Spark

Распределенная обработка больших объемов данных

Pandas & NumPy

Эффективная работа с структурированными данными

Apache Kafka

Потоковая обработка данных в реальном времени

Elasticsearch

Поиск и аналитика неструктурированных данных

ОБЛАЧНЫЕ ПЛАТФОРМЫ

Google Cloud AI

Масштабируемые сервисы для обучения и развертывания моделей

AWS SageMaker

Полнофункциональная платформа для машинного обучения

Azure ML

Интегрированная среда разработки ИИ-решений

Kubernetes

Оркестрация контейнеризованных приложений

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ИИ МОДЕЛИ

Трансформер модель

ТРАНСФОРМЕРНЫЕ АРХИТЕКТУРЫ

Современные модели на основе механизма внимания для обработки последовательностей и понимания контекста.

BERT GPT-4 T5 RoBERTa
Сверточные сети

СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Специализированные архитектуры для анализа изображений, распознавания объектов и компьютерного зрения.

ResNet EfficientNet YOLO U-Net
Генеративные модели

ГЕНЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛИ

Продвинутые системы для создания нового контента, включая изображения, тексты и синтетические данные.

GAN VAE Diffusion StyleGAN
Рекуррентные сети

РЕКУРРЕНТНЫЕ АРХИТЕКТУРЫ

Модели для работы с временными рядами, последовательностями и задачами с памятью о предыдущих состояниях.

LSTM GRU Attention Seq2Seq

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА

🖥️

GPU КЛАСТЕРЫ

Высокопроизводительные графические процессоры для параллельных вычислений

Модель NVIDIA A100
Память 80GB HBM2e
Производительность 312 TFLOPS

TPU ПРОЦЕССОРЫ

Специализированные чипы Google для ускорения обучения нейронных сетей

Версия TPU v4
Память 32GB HBM
Пропускная способность 1.2TB/s
🔄

КВАНТОВЫЕ ПРОЦЕССОРЫ

Экспериментальные квантовые системы для исследований в области квантового ML

Кубиты 127 кубит
Когерентность 100 мкс
Точность 99.9%
💾

СИСТЕМЫ ХРАНЕНИЯ

Высокоскоростные накопители для работы с большими объемами данных

Тип NVMe SSD
Объем 100TB
Скорость 7GB/s

ПОКАЗАТЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

🚀
0
TFLOPS
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МОЩНОСТЬ
0
мс
ВРЕМЯ ОТКЛИКА
📊
0
%
ТОЧНОСТЬ МОДЕЛЕЙ
🔄
0
часов
ВРЕМЯ ОБУЧЕНИЯ