НИУ ВШЭ: собственная MLOps-платформа для безопасного внедрения ИИ-решений в кампусах вуза
Описание проекта
Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработал собственную MLOps-платформу для безопасного и эффективного внедрения ИИ-решений во всех кампусах и подразделениях университета. Платформа включает автоматизированный пайплайн переобучения ML-моделей при изменении данных. На её основе разработана первая полностью автоматизированная система переобучения ML-моделей совместно с АО «Новое сервисное бюро» (сфера гостеприимства), включающая сервис рекомендаций по ценообразованию. Платформа MLOps также обеспечивает работу сервиса «Пифия» (прогнозирование трудоустройства выпускников) и других ИИ-продуктов ВШЭ.
Задача
Внедрение ИИ в крупном университете с множеством кампусов и исследовательских лабораторий требует унифицированной, безопасной и воспроизводимой инфраструктуры. Без MLOps-платформы ML-модели быстро устаревают, а управление ими становится хаотичным. Зарубежные MLOps-решения недоступны или небезопасны с точки зрения защиты данных.
Цели внедрения
-
Создать единую безопасную MLOps-инфраструктуру для всех кампусов и подразделений НИУ ВШЭ
-
Автоматизировать переобучение ML-моделей при изменении данных
-
Обеспечить платформу для коммерческих B2B-партнёрств (предиктивная аналитика для внешних заказчиков)
-
Поддержать работу публичных ИИ-сервисов ВШЭ («Пифия», «Навигатор профессий»)
Результаты
-
Финансы
-
Финансирование в рамках программы «Приоритет-2030» и стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» Время
-
Разработка MLOps-платформы: 2024 год
-
Первый внешний проект (АО «Новое сервисное бюро»): 2025 год Качество и эффективность
-
Первая полностью автоматизированная система переобучения ML-моделей для гостиничного бизнеса в России
-
Платформа Data.Forecast: включает рекомендательную систему ценообразования, работающую в реальном времени
-
MLOps-платформа обеспечивает хостинг публичного сервиса «Пифия» для всех выпускников российских вузов Нагрузка и масштаб
-
Охватывает все кампусы НИУ ВШЭ (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Пермь)
-
Внешнее партнёрство с гостиничной отраслью — первый коммерческий B2B-кейс Надёжность
-
Автоматическое переобучение моделей снижает человеческий фактор и обеспечивает актуальность ИИ-решений Импортозамещение и compliance
-
Собственная разработка ВШЭ на суперкомпьютере cHARISMa; не зависит от зарубежных облачных MLOps-сервисов Качественный эффект: НИУ ВШЭ стал первым российским университетом, создавшим собственную MLOps-платформу для управления ИИ-жизненным циклом в масштабах национального исследовательского университета с коммерческими внешними применениями.