Единая платформа
автоматизации
AI / ML операций
Neoflex Dognauts позволяет разрабатывать, оценивать, эксплуатировать
и мониторить LLM, AI-агентов и традиционные ML-модели
и мониторить LLM, AI-агентов и традиционные ML-модели
Единая платформа
автоматизации
AI / ML операций
Neoflex Dognauts позволяет разрабатывать, оценивать, эксплуатировать
и мониторить LLM, AI-агентов и традиционные ML-модели
и мониторить LLM, AI-агентов и традиционные ML-модели
Три вектора автоматизации -
одна платформа
одна платформа
Полный жизненный цикл ML-моделей, LLM и автономных AI-агентов
под единым управлением, аутентификацией и мониторингом
под единым управлением, аутентификацией и мониторингом
AI И ML В ЕДИНОМ ПРОСТРАНСТВЕ
Традиционные ML-модели
MLOps
Фокус на разработке, обучении и эксплуатации ML-моделей: реестр, воспроизводимые пайплайны, online и batch inference, мониторинг качества данных
+ MLSecOps
+ LLMSecOps
Большие языковые модели
LLMOps
Fine-tune и serving больших языковых моделей, оценка качества ответов, разработка и реестр промптов, распределенное обучение на GPU
+ AgentSecOps
Автономные AI-агенты
AgentOps
Создание автономных агентов, оркестрация мультиагентных workflow, реестры MCP и A2A, guardrails и AI observability
Всё необходимое
для промышленного
ML - из коробки
для промышленного
ML - из коробки
Web IDE и коллективная разработка
01
Динамически создаваемые среды разработки и единый портал с SSO для всех пользователей
Реестр моделей
и запусков
и запусков
02
Модели, эксперименты и датасеты для построения воспроизводимых ML-процессов
Управление признаками
03
Инструменты подготовки
и использования фичей
и использования фичей
Online и batch
inference
inference
04
Быстрое развертывание
и эксплуатация ML-моделей
в различных режимах исполнения
и эксплуатация ML-моделей
в различных режимах исполнения
Мониторинг данных
и моделей
и моделей
05
Декларативное создание пайплайнов мониторинга качества данных и ML-моделей
Управление инфраструктурой
06
CICD артефактов моделей и сервисов, гибкое управление ресурсами и проектами
ВОЗМОЖНОСТИ
Development
Платформа Neoflex Dognauts предоставляет возможность создавать и управлять серверами с интегрированными средами разработки одного из типов: Jupyter или Visual Studio Code.
С их помощью можно разрабатывать, обучать и верифицировать модели машинного обучения, а также разрабатывать скрипты для их применения.
С их помощью можно разрабатывать, обучать и верифицировать модели машинного обучения, а также разрабатывать скрипты для их применения.
Model Registry
Сервер MLflow уровня Enterprise, интегрированный в платформу, позволяет отслеживать эксперименты и вести реестр моделей.
MLflow также предоставляет централизованную аутентификацию и авторизацию, интерфейс для удобного визуального представления залогированных графиков и метрик, а также интерфейс для ведения карточки модели, интегрированный с Model Registry.
MLflow также предоставляет централизованную аутентификацию и авторизацию, интерфейс для удобного визуального представления залогированных графиков и метрик, а также интерфейс для ведения карточки модели, интегрированный с Model Registry.
Pipelines
Оркестратор рабочих процессов Apache Airflow, интегрированный с Git, служит для запуска пакетных заданий.
С его помощью осуществляется обучение, верификация и пакетное применение моделей на ресурсах кластера Kubernetes, в том числе с использованием промышленных фреймворков обработки данных, например Apache Spark, ETL процессы и многое другое.
С его помощью осуществляется обучение, верификация и пакетное применение моделей на ресурсах кластера Kubernetes, в том числе с использованием промышленных фреймворков обработки данных, например Apache Spark, ETL процессы и многое другое.
Online Inference
Seldon Core Operator обеспечивает эксплуатацию моделей в онлайн режиме. Вы можете создать из модели REST-сервис без программирования, просто выбрав одну из моделей, залогированных в MLflow, либо описать и развернуть сложный граф применения модели, включающий трансформацию запросов и ответов, каскад моделей или A/B-тестирование нескольких версий.
Для высоконагруженного инференса платформа также поддерживает Triton Inference Server. Он обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов и предоставляет единый интерфейс доступа к моделям. В веб-интерфейсе Triton вы можете просматривать список активных моделей, получать детальную информацию о каждой и управлять параметрами конфигурации.
Для высоконагруженного инференса платформа также поддерживает Triton Inference Server. Он обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов и предоставляет единый интерфейс доступа к моделям. В веб-интерфейсе Triton вы можете просматривать список активных моделей, получать детальную информацию о каждой и управлять параметрами конфигурации.
Feature Store
Feature Store на базе технологии Feast позволяет организовать централизованный каталог признаков (features) для обучения и применения моделей, производить материализацию данных из исторического в оперативное хранилище и получение данных для онлайн применения моделей с помощью единого API.
В платформе доступен пользовательский интерфейс для визуализации созданного каталога.
В платформе доступен пользовательский интерфейс для визуализации созданного каталога.
Model Monitoring
Neoflex Dognauts предоставляет функционал мониторинга моделей, эксплуатируемых с помощью платформы, на основе Evidently, Grafana, Prometheus, Jaeger.
Платформа обеспечивает создание мониторов для анализа дрифта данных, оценки корректности предсказаний моделей, их технических метрик и многого другого, а также позволяет настраивать уведомления по интересующим вас событиям мониторинга.
Платформа обеспечивает создание мониторов для анализа дрифта данных, оценки корректности предсказаний моделей, их технических метрик и многого другого, а также позволяет настраивать уведомления по интересующим вас событиям мониторинга.
Development
Платформа Neoflex Dognauts предоставляет возможность создавать и управлять серверами с интегрированными средами разработки одного из типов: Jupyter или Visual Studio Code.
С их помощью можно разрабатывать, обучать и верифицировать модели машинного обучения, а также разрабатывать скрипты для их применения.
С их помощью можно разрабатывать, обучать и верифицировать модели машинного обучения, а также разрабатывать скрипты для их применения.
Model Registry
Сервер MLflow уровня Enterprise, интегрированный в платформу, позволяет отслеживать эксперименты и вести реестр моделей.
MLflow также предоставляет централизованную аутентификацию и авторизацию, интерфейс для удобного визуального представления залогированных графиков и метрик, а также интерфейс для ведения карточки модели, интегрированный с Model Registry.
MLflow также предоставляет централизованную аутентификацию и авторизацию, интерфейс для удобного визуального представления залогированных графиков и метрик, а также интерфейс для ведения карточки модели, интегрированный с Model Registry.
Pipelines
Оркестратор рабочих процессов Apache Airflow, интегрированный с Git, служит для запуска пакетных заданий.
С его помощью осуществляется обучение, верификация и пакетное применение моделей на ресурсах кластера Kubernetes, в том числе с использованием промышленных фреймворков обработки данных, например Apache Spark, ETL процессы и многое другое.
С его помощью осуществляется обучение, верификация и пакетное применение моделей на ресурсах кластера Kubernetes, в том числе с использованием промышленных фреймворков обработки данных, например Apache Spark, ETL процессы и многое другое.
Online Inference
Seldon Core Operator обеспечивает эксплуатацию моделей в онлайн режиме. Вы можете создать из модели REST-сервис без программирования, просто выбрав одну из моделей, залогированных в MLflow, либо описать и развернуть сложный граф применения модели, включающий трансформацию запросов и ответов, каскад моделей или A/B-тестирование нескольких версий.
Для высоконагруженного инференса платформа также поддерживает Triton Inference Server. Он обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов и предоставляет единый интерфейс доступа к моделям. В веб-интерфейсе Triton вы можете просматривать список активных моделей, получать детальную информацию о каждой и управлять параметрами конфигурации.
Для высоконагруженного инференса платформа также поддерживает Triton Inference Server. Он обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов и предоставляет единый интерфейс доступа к моделям. В веб-интерфейсе Triton вы можете просматривать список активных моделей, получать детальную информацию о каждой и управлять параметрами конфигурации.
Feature Store
Feature Store на базе технологии Feast позволяет организовать централизованный каталог признаков (features) для обучения и применения моделей, производить материализацию данных из исторического в оперативное хранилище и получение данных для онлайн применения моделей с помощью единого API.
В платформе доступен пользовательский интерфейс для визуализации созданного каталога.
В платформе доступен пользовательский интерфейс для визуализации созданного каталога.
Model Monitoring
Neoflex Dognauts предоставляет функционал мониторинга моделей, эксплуатируемых с помощью платформы, на основе Evidently, Grafana, Prometheus, Jaeger.
Платформа обеспечивает создание мониторов для анализа дрифта данных, оценки корректности предсказаний моделей, их технических метрик и многого другого, а также позволяет настраивать уведомления по интересующим вас событиям мониторинга.
Платформа обеспечивает создание мониторов для анализа дрифта данных, оценки корректности предсказаний моделей, их технических метрик и многого другого, а также позволяет настраивать уведомления по интересующим вас событиям мониторинга.
Kubernetes
Jupyter - VSCode
MLFlow
Apache Airflow
Seldon Core
Feast Feature Store
Apache Spark
Triton - vLLM
Evidently
Keycloak
Langflow
Grafana - Prometheus
NVIDIA GPU
PGVector
LibreChat
LiteLLM
Guardrails
Kagent
Katib
Llama-Factory
Label Studio
Langfuse
CLOUD NATIVE - РАЗВОРАЧИВАЕТСЯ В KUBERNETES - ОБЛАКО И ON-PREM
Специализированные процессы для LLM и агентов
Лучшие практики эксплуатации больших языковых моделей и координация автономных агентов
ОТ AI-МОДЕЛЕЙ К AI-СИСТЕМАМ
Эксплуатация LLM
LLMOps
LLM
Полный цикл работы с большими языковыми моделями: от промптов и оценки до распределенного обучения и высоконагруженного serving
Оценка качества ответов
Полный цикл работы с большими языковыми моделями: от промптов и оценки до распределенного обучения и высоконагруженного serving
Prompt engineering
Разработка промптов с логированием и понятной визуализацией результатов
Fine-tune и распределенное обучение
Масштабируемое обучение LLM, оптимизированное под использование GPU
LLM Serving
Triton + Tensor RT и vLLM backend: multi-GPU / multi-node, простой деплой в Kubernetes
Гибкое управление GPU
Кластерные очереди и гибкие политики квот ресурсов для команд-потребителей
Координация автономных агентов
AgentOps
A2A
Основной потенциал - не в самих моделях, а во взаимосвязанной экосистеме, ориентированной на данные, с координацией приложений и потоков данных
No code / Low code agent.dev
Создание и деплой AI-агентов в Kubernetes без глубокой разработки
Оркестрация Workflow
Сложные сценарии, в том числе human-in-the-loop, для аналитиков и технологов
Мультиагентные системы
"Команда" специализированных агентов для решения сложных задач сообща
A2A и MCP реестры
LiteLLM AI Hub: агенты регистрируют AgentCard и находят исполнителей задач
AI Observability
Трассировка и отладка multi-agent workflow со сквозным наблюдением
RAG as a Service
Векторные БД, retrievers, document loaders и гибкий chunking для промышленного RAG
Guardrails и AI Judge
Модерация, ограничения и оценка поведения агентов в проде
AGENTSECOPS
Безопасность работы AI-агентов на всем жизненном цикле
Автономные агенты вызывают инструменты и работают с чувствительными данными. Dognauts обеспечивает встраивание guadrails, контроль доступа и сквозной аудит в рамках AgentSecOps
100% вызовов агентов трассируются
100% вызовов агентов трассируются
-
Цензурирование для агентовФильтрация PII, блокировка prompt ingection и небезопасных инструментов до их вызова - Контроль доступаSSO/OIDC, RBAC и мультитенантная изоляция агентов, инструментов и данных
- AI Observability и аудитПолная трассировка агентных вызовов, промптов и инструментов с неизменяемым журналом аудита
- Безопасные реестры A2A / MCPВерификация и allow-list протоколов и инструментов агентов, контроль версий и подписей в LiteLLM AI Hub
ПРЕИМУЩЕСТВА
Удобство работы
над проектами AI / ML
над проектами AI / ML
благодаря интуитивно понятному рабочему процессу
и встроенным open-source инструментам
и встроенным open-source инструментам
- Проектный подходРешайте бизнес-задачи в рамках специально создаваемых в платформе проектов.
Проекты аккумулируют бизнес-требования, конфигурацию компонентов для AI / ML-задач, выделенные вычислительные ресурсы и источники данных для мониторинга — всё необходимое, чтобы решить поставленную задачу в едином пространстве.
Доступ к проекту имеют только те специалисты, которые определены владельцем проекта. - Гибкие рабочие местаНастраивайте рабочие места пользователей в соответствии с их предпочтениями и особенностями решаемых задач.
Платформа поддерживает все основные языки, используемые в Data Science, а также популярные IDE.
При создании ноутбуков можно использовать преднастроенные образы или создавать пользовательские. - Платформа — полностью Open-SourceРазрабатывайте модели в Jupyter и VSCode.
Отслеживайте эксперименты и регистрируйте модели с использованием MLflow. Исследуйте и управляйте данными и функциями во встроенном Feature Store.
Внедряйте пакетные модели при помощи Airflow или модели как онлайн-сервисы на базе Seldon Core. - Мониторинг моделейОтслеживайте работу промышленных моделей в реальном времени.
Следите за показателями модели с помощью удобных дашбордов.
Оперативно вносите изменения в модели при необходимости.
Удобство работы
над проектами AI / ML
над проектами AI / ML
благодаря интуитивно понятному рабочему процессу
и встроенным open-source инструментам
и встроенным open-source инструментам
- Проектный подходРешайте бизнес-задачи в рамках специально создаваемых в платформе проектов.
Проекты аккумулируют бизнес-требования, конфигурацию компонентов для AI / ML-задач, выделенные вычислительные ресурсы и источники данных для мониторинга — всё необходимое, чтобы решить поставленную задачу в едином пространстве.
Доступ к проекту имеют только те специалисты, которые определены владельцем проекта. - Гибкие рабочие местаНастраивайте рабочие места пользователей в соответствии с их предпочтениями и особенностями решаемых задач.
Платформа поддерживает все основные языки, используемые в Data Science, а также популярные IDE.
При создании ноутбуков можно использовать преднастроенные образы или создавать пользовательские. - Платформа — полностью Open-SourceРазрабатывайте модели в Jupyter и VSCode.
Отслеживайте эксперименты и регистрируйте модели с использованием MLflow. Исследуйте и управляйте данными и функциями во встроенном Feature Store.
Внедряйте пакетные модели при помощи Airflow или модели как онлайн-сервисы на базе Seldon Core. - Мониторинг моделейОтслеживайте работу промышленных моделей в реальном времени.
Следите за показателями модели с помощью удобных дашбордов.
Оперативно вносите изменения в модели при необходимости.
ИНДУСТРИИ
- Финансовый секторОценка кредитоспособности, обнаружение и предотвращение мошеннических угроз, мгновенное формирование индивидуальных предложений клиентам
- ПроизводствоОптимизация операционной деятельности, прогнозирование сбоев в цепи поставок, предотвращение задержек в обслуживании
- Ритeйл и маркетингМаксимизация доходов, рост лояльности клиентов, анализ потребительского поведения, прогнозирование спроса на персонал, оптимизация ассортимента
Качественные изменения
в бизнес-процессах
в бизнес-процессах
Ускорьте принятие решений и сократите издержки
за счет высокоуровневого AI и ML
за счет высокоуровневого AI и ML
- Быстро разрабатывайте и внедряйте модели под запросы клиентов и рыночные изменения
- Отслеживайте работу функции DS/ML благодаря понятному и прозрачному рабочему процессу
- Сокращайте издержки за счет внедрения более качественных моделей
Варианты развертывания
Выбирайте удобную опцию по развертыванию
в соответствии с корпоративной политикой
в соответствии с корпоративной политикой
-
Внутреннее развертывание на базе
корпоративной инфраструктуры -
Развертывание в общедоступной
облачной инфраструктуре
- Запись в реестре №17601 от 17.05.2023
-
Внесена в реестр российского ПОЗапись в реестре №17601 от 17.05.2023
Документация
Документация
Закажите демо платформы
Ознакомьтесь со всеми возможностями Neoflex Dognauts
Закажите демо платформы
Ознакомьтесь со всеми возможностями Neoflex Dognauts
+7 (495) 984 25 13
dognauts@neoflex.ru
АО «Неофлекс Консалтинг»
127015, Москва, ул. Вятская, д. 35, стр. 4, 1 подъезд, 2 этаж
ОГРН: 1097746303050
ИНН: 7701839238
КПП: 771401001
Основной ОКВЭД 62.01
©Neoflex, 2026. Все права защищены
dognauts@neoflex.ru
АО «Неофлекс Консалтинг»
127015, Москва, ул. Вятская, д. 35, стр. 4, 1 подъезд, 2 этаж
ОГРН: 1097746303050
ИНН: 7701839238
КПП: 771401001
Основной ОКВЭД 62.01
©Neoflex, 2026. Все права защищены
Оставаясь на сайте и (или) нажимая кнопку «Принять условия», вы соглашаетесь с условиями политики по обработке персональных данных, содержащихся в cookie-файлах.