ML-платформы для машинного обучения в России: обзор и сравнение

Что такое ML-платформа

ML-платформа (Machine Learning Platform) - это управляемая облачная среда для полного цикла разработки моделей машинного обучения. В отличие от аренды голого GPU-сервера, платформа предоставляет готовые инструменты:

Jupyter-ноутбуки для экспериментов
Управляемые вычислительные ресурсы (GPU по требованию)
Инструменты для распределённого обучения
Среды для деплоя и инференса моделей
MLOps: версионирование, мониторинг, пайплайны

Вы платите не за конкретный сервер, а за потреблённые ресурсы - время обучения, объём данных, количество API-вызовов. Это удобно, когда не нужен сервер 24/7, а нужны вычислительные мощности под задачу.

Топ-7 российских ML-платформ

1. Yandex DataSphere

Полный цикл: Jupyter → обучение → деплой
В реестре российского ПО
Бесплатный стартовый грант
Интеграция с остальными сервисами Yandex Cloud (S3, Managed Kubernetes)
Подробнее о DataSphere

2. Sber ML Space

Платформа от SberCloud в реестре российского ПО
Управляемые GPU-инстансы (V100, A100, H100)
Распределённое обучение на кластерах
Интеграция с GigaChat API
Подробнее о ML Space

3. Cloud.ru Evolution

ML Inference: запуск моделей из Hugging Face на GPU
Distributed Train: распределённое обучение на H100
Поминутная тарификация, Infiniband
В реестре российского ПО
Подробнее о Cloud.ru

4. VK Cloud ML-платформа

JupyterHub, MLflow из коробки
GPU от A30 до H200
Три тарифа: часовой, месячный, годовой
Подробнее о VK Cloud

5. Selectel AI/ML

Выделенные и облачные серверы с GPU NVIDIA
Крупнейший парк GPU в России: от T4 до B300
Соответствие 152-ФЗ, PCI DSS, ISO 27001
Подробнее о Selectel

6. Cloud4Y ML-платформа

Виртуальные машины для ML-обучения
Почасовая аренда GPU NVIDIA
LLM-платформа для дообучения языковых моделей
Кластеры Kubernetes с GPU
Подробнее о Cloud4Y

7. Reg.Cloud AI/ML

Инфраструктура для AI/ML за минуты
В реестре российского ПО, 152-ФЗ
Запуск AI-агентов, интеграция с базами знаний
Подробнее о Reg.Cloud

Как выбрать ML-платформу

Для экспериментов: Yandex DataSphere - бесплатный грант, простой Jupyter-интерфейс.

Для enterprise (152-ФЗ, КИИ): Sber ML Space или Cloud.ru Evolution - в реестре, полный цикл, поддержка регуляторов.

Для тяжёлого обучения: Cloud.ru Distributed Train или Sber ML Space - распределённое обучение на H100 с Infiniband.

Если нужно простое: VK Cloud или Cloud4Y - привычный интерфейс виртуальных машин, но с предустановленным ML-софтом.

Альтернатива: аренда GPU-сервера

Если вам нужен полный контроль над окружением (свои Docker-образы, кастомные библиотеки) и вы готовы администрировать сервер самостоятельно - аренда выделенного GPU-сервера может быть выгоднее.

Сравните цены в нашем каталоге GPU-серверов. Один и тот же H100 у разных провайдеров отличается по цене в 2-3 раза.