AI-Vault

Реестр ML-моделей и датасетов

AI-Vault помогает перевести работу с ML-артефактами из набора внешних ссылок и локальных копий в управляемый внутренний контур компании.

Запросить демо Обсудить внедрение
  • Автономное развёртывание
  • Российское решение
  • HF-совместимость
  • Корпоративный AI-контур
Проблема

Когда работа с моделями перестаёт быть задачей одного инженера

Риск 01

Зависимость от внешних хабов

Критичные модели остаются привязаны к публичным платформам и их доступности.

Риск 02

Нет единого каталога

Команды и сервисы используют разные копии и разные точки доступа к артефактам.

Риск 03

Непрозрачность версий

Непонятно, какая модель реально работает в конкретном сервисе или процессе.

Риск 04

Ручная работа с артефактами

Модели разъезжаются по ссылкам, папкам, чатам и локальным копиям.

Риск 05

Слабый аудит

Трудно восстановить историю изменений, доступа и использования моделей.

Риск 06

Потери инженерного времени

Команды тратят часы на повторные загрузки и восстановление контекста.

Ценность

Что получает компания

Эффект 01

Единый внутренний каталог

Модели и датасеты живут в одном управляемом реестровом контуре.

Эффект 02

Управляемый доступ

Компания задаёт правила чтения, публикации и использования ML-артефактов.

Эффект 03

Независимость от внешних сервисов

Критичный AI-контур остаётся внутри инфраструктуры организации.

Сценарии использования

Типовые сценарии

Внутренний реестр моделей

Один источник правды для ML-команд и production-сервисов.

Контур для LLM-инфраструктуры

Управляемая поставка моделей в сервисы вывода и внутреннюю AI-платформу.

Автономная альтернатива внешним хабам

Внутренний контур вместо прямой зависимости от публичной платформы.

Управление AI-контуром

Контроль доступа, аудит использования и управляемое распространение артефактов.

Единый контур для нескольких команд

Общая система вместо множества локальных копий и ручных схем.

Подготовка к аудиту

Прозрачность использования моделей и более управляемый корпоративный AI-контур.

Сравнение

Сравнение подходов

Возможность AI-Vault HF Enterprise MLflow Nexus
Российское решение ✓ × × ×
Автономное развёртывание ✓ ограничено ✓ ✓
HF-совместимый API ✓ ✓ × ×
Реестр моделей ✓ ✓ ✓ ×
Реестр датасетов ✓ ✓ × ×
Push через HF API ✓ ✓ × ×
Управление доступом ✓ ✓ ограничено ✓
Почему не только прокси

Почему прокси сам по себе не решает задачу

Прокси снижает задержки и помогает кешировать внешние модели, но не создаёт полноценный внутренний реестр.

Если компании важны контроль, аудит, независимость и управляемая модель распространения, нужен реестровый контур, а не только прокси-слой.

Развёртывание

Модель внедрения

  • автономное развёртывание
  • частное внутреннее развёртывание
  • локальные и корпоративные внутренние среды
  • подходит для контролируемой AI и LLM-инфраструктуры
Следующий шаг

Нужен внутренний контур для моделей и датасетов?

Поможем оценить, подходит ли AI-Vault вашему ML- или AI-сценарию платформы, и спланировать внедрение без лишней сложности.

Запросить демо Обсудить внедрение