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:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.